
嗨喽,各位同学又到了公布CDA数据分析师认证考试LEVEL II的模拟试题时间了,今天给大家带来的是模拟试题(二)中的71-75题。
不过,在出题前,要公布上一期LEVEL II中66-70题的答案,大家一起来看!》想看更多题库《
66、C
67、A
68、B
69、C
70、C
71、某类钢板每块的重量X服从正态分布,其一项质量指标是钢板重量的方差设定为0.016,现从某天生产的钢板中随机抽取25块,其样本方差为0.025,问该天生产的钢板重量的方差是否满足要求。在该问题中原假设是以下哪个?
A.s2=0.016
B.s2≤0.016
C.s2<0.016
D.s2≠0.016
72、在进行总体均值的估计时,关于为什么要计算均值估计的置信区间,以下说法正确的是( )
A.用于判断总体有多大的百分比的个体,其数值等于均值的点估计
B.用以决定随机抽样的类型
C.用以评价随机抽样的有效性
D.用以评价点估计的可靠性
73、某类钢板每块的重量X服从正态分布,其一项质量指标是钢板重量的方差不得超过0.016,现从某天生产的钢板中随机抽取25块,其样本方差为0.025,问该天生产的钢板重量的方差是否满足要求。在该问题中选择的检验统计量是哪种分布?
A.卡方分布
B.t分布
C.T分布
D.正态分布
74、统计学中在假设检验时往往会犯两类错误,关于第一类错误和第二类错误描述错误的是?
A.第一类、第二类错误分别为拒真错误和取伪错误
B.当第一类错误减小,第二类错误必然增大
C.在样本量一定的条件下不可能找到一个使得第一类、第二类错误都小的检验
D.第一类错误和第二类错误没有必然联系
75、假设检验是数据分析师常用的工具,以下步骤哪项不是假设检验的基本步骤?
A.建立假设
B.选择检验统计量,给出接受域形式
C.选择显著性水平
D.给出拒绝域
认真答题哦,我们将在下一期公布正确答案,敬请期待。
Level Ⅰ:1200 RMB
Level Ⅱ:1700 RMB
Level Ⅲ:2000 RMB
Level Ⅰ:随报随考。
Level Ⅱ:随报随考。
Level Ⅲ:一年四届(3、6、9、12月的最后一个周六),每届考前一个月截止该届报名。
Level Ⅰ+Ⅱ:中国内地30+省市,70+城市,250+考场。考生可查看选择就近考场预约考试。
Level Ⅲ:中国内地30所城市,北京/上海/天津/重庆/成都/深圳/广州/济南/南京/杭州/苏州/福州/太原/武汉/长沙/西安/贵阳/郑州/南宁/昆明/乌鲁木齐/沈阳/哈尔滨/合肥/石家庄/呼和浩特/南昌/长春/大连/兰州。
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13