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第一章回归分析概述
测验一
1、单选题：
以下关于回归分析的理解正确的是（ ）
A: 回归一词来源于高尔顿关于父辈和子辈身高关系的研究
B: 回归效应的古典含义是指父辈个子高，子女个子通常也高；父辈个子矮，子女通常也矮
C: 回归的现代含义是由自变量的取值去预测因变量的具体值
D: 不论何种数据，都可以用一条直线来精确地拟合输入输出数据
答案: 回归一词来源于高尔顿关于父辈和子辈身高关系的研究
2、单选题：
以下不属于相关关系的有 （ ）
A: 父辈身高与子女身高的关系
B: 考试成绩与学习时间的关系
C: 企业违约风险与其负债率的关系
D: 正方形面积与其边长的关系
答案: 正方形面积与其边长的关系
3、单选题：
以下关于相关分析理解正确的是（ ）
A: 相关分析需要明确划分自变量和因变量
B: 相关系数接近于0说明两个变量不存在任何关系
C: 相关系数接近于1说明两个变量存在线性关系
D: 相关分析中，通常把y视为随机变量，x视为非随机变量
答案: 相关系数接近于1说明两个变量存在线性关系
4、单选题：
机器学习的类型不包括以下哪一项（ ）
A: 有监督学习
B: 无监督学习
C: 自觉学习
D: 深度学习
答案: 自觉学习
5、单选题：
以下哪一项不是机器学习的特点 （ ）
A: 需要建立精确的数学模型
B: 以算法设计为中心
C: 能够在算法运行过程中自我演进
D: 需要大量的数值计算
答案: 需要建立精确的数学模型
6、单选题：
机器学习的步骤不包括以下哪一项（ ）
A: 搜集数据
B: 提取特征
C: 优化计算
D: 硬件维护
E: 调整参数
答案: 硬件维护
7、单选题：
关于回归分析，以下说法正确的是（ ）
A: 用一条直线对输入输出数据进行拟合
B: 必须假定总体分布
C: 可以在相关分析的基础上进一步刻画输入输出变量的统计联系
D: 采用机器学习方法比数理统计方法更好
答案: 可以在相关分析的基础上进一步刻画输入输出变量的统计联系
8、单选题：
关于相关分析和回归分析，以下正确的说法有（ ）个1） 两者都需要区分自变量和因变量；2） 两者都假定x和y是随机变量；3） 从统计学角度，两者都需要进行显著性检验；4） 两者的功能是相同，进行一个即可。
A: 0
B: 1
C: 2
D: 3
E: 4
答案: 1
9、单选题：
以下关于机器学习理解正确的是（ ）
A: 机器会自动学习，不需要人做任何事情
B: 有监督学习需要人参与，无监督学习不需要人参与
C: 以算法为中心，不太关注模型假设
D: 机器会自主完成特征的设计和提取
答案: 以算法为中心，不太关注模型假设
第二章 Python基本介绍
测验二
1、单选题：
下述哪行程序创建了一个字符串变量
A: x=1
B: x=’abc’
C: x=True
D: x=range(1,9)
答案: x=’abc’
2、单选题：
定义一个字典型数据并执行查询如下，运行第二条语句的结果是 ( ) x={1:’apple’,2:’orange’,’pear’:3}
x[3]
A: ‘apple’
B: ‘orange’
C: ‘pear’
D: KeyError: 0
答案: KeyError: 0
3、单选题：
定义一个函数如下，下述中返回结果不是 2 的调用命令是 ( ) def f(x,y):
u=x-y**2
if u>0:
return u
else:
return 0
A: f(6,2)
B: f(2,6)
C: f(3,1)
D: f(y=2,x=6)
答案: f(2,6)
4、单选题：
创建了列表并访问其中的元素如下，运行第二条语句的结果是 ( ) x=[[1,2],[3,4],[5,6]]
x[2][1]
A: 3
B: 4
C: 5
D: 6
答案: 6
5、单选题：
下述程序创建了一个矩阵，并求其行列式的值。运行结果是 ( )import numpy as np
y=np.matrix(‘2,3;4,5’)
ydet=np.linalg.det(y)
print(ydet)
A: 2
B: -2
C: 4
D: -4
答案: -2
6、单选题：
下述程序创建了一个数据框。程序最后的显示结果是( )import numpy as np
import pandas as pd
t=np.arange(1,10,2)
x=t**2
mydict={‘t’:t,’x’:x}
mydf=pd.DataFrame(mydict)
np.sum(mydf.x)
A: 165
B: 385
C: 220
D: 50
答案: 165
7、单选题：
下述哪行程序没有生成正态分布
的随机数？ ( )
A: x=np.random.normal(10,2,5)
B: x=np.random.normal(2,5,[5,2])
C: x=np.random.normal(2,5,[2,5])
D: x=2+5*np.random.randn(10)
答案: x=np.random.normal(10,2,5)
8、单选题：
下述程序绘制一条对数函数图，其中第5行的第3个参数的作用是 ( ) import numpy as np #line 1
import matplotlib.pyplot as plt #line 2
x=np.arange(1,20,0.2) #line 3
y=np.log(x) #line 4
plt.plot(x,y,’b:’,label=’logarithm curve’) #line 5
plt.xlabel(‘x’) #line 6
plt.ylabel(‘y’) #line 7
plt.legend() #line 8
A: 指定图像的横坐标的名称
B: 指定图像的纵坐标的名称
C: 指定图像曲线的颜色和形状
D: 指定图像的标签
答案: 指定图像曲线的颜色和形状
9、单选题：
下述哪个命令不能实现普通最小二乘回归？( )
A: statsmodels.api.OLS()
B: statsmodels.formula.api.ols()
C: numpy.linalg.lstsq()
D: pandas.formula.api.ols()
答案: pandas.formula.api.ols()
10、单选题：
下述哪个命令不是用来创建数据框变量的？( )
A: mydf = pandas.read_csv(‘data.csv’)
B: mydf = pandas.read_csv(‘data.txt’)
C: myfile=open(‘data.txt’)
D: df=pandas.DataFrame([[‘alice’,87],[‘benny’,80],[‘chris’,92]])
答案: myfile=open(‘data.txt’)
11、单选题：
一个矩阵的最大特征值与最小特征值的商，称为这个矩阵的条件数。使用 numpy 模块，编写 Python 程序计算矩阵 
的条件数，结果为 ( )
A: 1
B: 2
C: 4
D: 8
答案: 4
12、单选题：
设有下述自变量和因变量的数据，考虑一元线性回归模型
, 使用 StatsModels 模块，编写 Python 程序计算得到的回归系数为 ( )
|
x |
0.1 |
0.11 |
0.12 |
0.13 |
0.14 |
0.15 |
0.16 |
0.17 |
0.18 |
0.2 |
0.21 |
0.23 |
|
y |
42 |
43 |
45 |
45 |
45 |
47.5 |
49 |
53 |
50 |
55 |
55 |
60 |
A: 
B: 
C: 
D: 
答案:
第三章 一元线性回归
测验三
1、单选题：
进行一元线性回归分析时，总是假定（ ）
A: 自变量是非随机变量、因变量是随机变量
B: 自变量是随机变量、因变量是确定性变量
C: 两变量都是随机变量
D: 两变量都不是随机变量
答案: 自变量是非随机变量、因变量是随机变量
2、单选题：
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