某大学入学委员会认为标准化的测试成绩、中学的平均成绩绩点和中学课程的严格程度是预测本科毕业生平均成绩绩点（GPA）的重要变量。模型化本科毕业生预期的平均成绩绩点（GPA）的技术是：（）A、多元回归分析B、指数平滑法C、二元回归分析D、自回归模型

题目

某大学入学委员会认为标准化的测试成绩、中学的平均成绩绩点和中学课程的严格程度是预测本科毕业生平均成绩绩点（GPA）的重要变量。模型化本科毕业生预期的平均成绩绩点（GPA）的技术是：（）

A、多元回归分析
B、指数平滑法
C、二元回归分析
D、自回归模型

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第1题：

GPA是()。

A、总学分数

B、平均学分绩点，4分或5分制

C、平均成绩，百分制

D、总学时数

参考答案：B

第2题：

下图反映的是美国高中毕业生参加SAT(Scholastic Aptitude Test，学习能力测验)和GPA(Grade-~PointAverage，平均积点)模拟考试的分数，以及SAT GPA成绩与这些学生最终升人大学的百分比之间的关系。
图中：％表示最终被大学录取的学生的百分比。
( )内表示每个分数段高中毕业生的总人数。
受试学生GPA的成绩大于2.0的共1959人。
受试学生中最终升人大学的共744人。

GPA成绩在3.5～4.O之间,而SAT成绩在1000～1299之间的学生中有( )人没能升入大学。

A. 36
B. 38
C. 72
D. 84

答案：A

解析：

解题指导： 120×(1—70％)=36人。故答案为A。

第3题：

标准化考试的大样本团体的成绩的平均数,叫做()

A标准化成绩

B常模

C参照点

D平均成绩

参考答案：B

第4题：

重修前考核合格的课程，成绩以（）分计，绩点以1.0计

A、60
B、70
C、80

正确答案:A

第5题：

根据下图。回答20～22题：
　　下图反映的是美国高中毕业生参加SAT(Scholastic Aptitude Test，学习能力测验)和GPA(Grade—Point Average，平均积点)模拟考试的分数，以及SAT、GPA成绩与这些学生最终升人大学的百分比之间的关系。
图中，%表示最终被大学录取的学生的百分比。
　　( )表示每个分数段高中毕业生的总人数。
　　受试学生GPA的成绩大于2.O的共l，959人。
　　受试学生中最终升人大学的共744人。

GPA成绩在3.5～4.0之间，而SAT成绩在1，000～l，299之间的学生中有______人没能升人大学。

A. 84
B. 72
C. 32
D. 36

答案：D

解析：

解题指导： 120×(1-70%)＝36人。故答案为D。

第6题：

受试学生GPA的成绩大于3.5的共（）人。

A. 123
B. 560
C. 336
D. 219

答案：D

解析：

解题指导： 25+60+120+14=219。故答案为D。

第7题：

-所大学的管理委员会认为，标准化测试的分数、高中绩点以及高中课程的严格程度是预测本科绩点最重要的变量。预测本科绩点的最佳方法是一。

A.多元回归分析
B.指数平滑法
C.双变量回归分析
D.自回归模型

答案：A

解析：

多元回归解析能够使我们考虑三个变量。选项B不正确，因为指数平滑法是一种时间序列方法，它使用主观的权重。选项C不正确，在双变量回归解析中只有一个自变量，而我们有三个。选项D不正确，自回归模型使用双变量回归解析，自变量对于因变量来说是滞后变量。

第8题：

高等教育的语言包括()。

A、教学

B、学分

C、必修课，选修课

D、平均学分绩点(GPA)

E、课程成绩

参考答案：BCD

第9题：

下列关于回归分析预测法的分类，不正确的是（　）。

A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法
B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测
C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型
D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型

答案：D

解析：

根据回归分析预测模型是否用滞后的因变量作自变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型。

第10题：

成绩（）及以上者方可取得该课程学分，并取得相应的学分绩点。

A、50
B、60
C、65
D、70

正确答案:B

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