CMA考試P1部分100道I-2

11、學習曲線是用于以下哪項的方法
A、基于一個人可以實現(xiàn)的學習極限來估計增加的成本
B、基于不斷的學習來估計降低的成本
C、根據教育水平來確定雇傭多少工人
D、基于過去的工作和教育經歷來計算個人的學習率
試題解析：學習曲線分析是一個系統(tǒng)的方法。它根據增強的業(yè)務、團隊以及個人的學習來估計不斷下降的成本。由于獲得經驗，工人或業(yè)務在生產過程中變的更加有效，因而降低成本
12、參見以下的圖表。
一個新工人可以用15小時生產一個計算機芯片。由于增強的學習，第二個芯片只用12小時就可以完成。這個員工可以用9.6小時生產第四個芯片。使用增量學習曲線模型，生產四個芯片的單位平均時間是多少?
A、9.6小時/個
B、12.2小時/個
C、11.78小時/個
D、12.5小時/個
試題解析：使用增量學習曲線模型，每個的平均時間是總時間除以生產的個數。 47.13/4=11.7825
13、參見以下的列表。
一個新工人能夠用20小時生產一件衣服。由于增強的學習，第二件衣服用16小時可以完成。這個工人可以用12.8小時生產第四件衣服。使用累計平均學習曲線模型，生產第四件衣服時的單位平均時間是多少？
A、12.12小時/個
B、12.2小時/個
C、9.08小時/個
D、12.8小時/個
試題解析：使用累計平均學習曲線模型， 第X個的單個時間是基于累計總時間來計算的，它們是用一個的累計平均小時乘以個數依次產生。以上的表格的第三列顯示了累計總時間。X件衣服的單個時間是在之前累計總小時上的增加量。單件衣服的時間顯示在圖表的第四列。
14、以下哪項關于指數平滑的表述是正確的？
A、指數平滑使用加權平均，近的數據使用的權重
B、指數平衡使用近的三個數據，每個數據的權重相同
C、指數平滑使用過去時間序列的加權平均，只選用一個權重
D、指數平滑用近數據乘以平滑常數以及第二近的數據
試題解析：指數平滑使用過去時間序列的一個加權平均，只用一個權重在近的一個數據。在這個序列被預測之前，計算公式通過比較上個序列預測和實際值計算出一個值。它使用一個介于零和1之間的常數。這個常數是通過在早數據上一系列的試錯得出來的。
15、時間序列分析
A、是將時間作為自變量的一種回歸分析
B、是將時間作為應變量的一種回歸分析
C、是將時間作為自變量的目標函數
D、是將時間作為應變量的目標函數
試題解析：時間序列分析是一個變量在任何一段時間范圍內的一系列度量，目的是找到數據的規(guī)律來幫助預測。時間是自變量。目標函數是線性規(guī)劃中的一種公式
16、在一個時間序列分析中，每年一個季度銷售收入顯示為一個尖峰。這種規(guī)律是以下哪項的例子
A、趨勢線
B、季節(jié)性規(guī)律
C、無規(guī)則
D、周期性規(guī)律
試題解析：時間序列分析中，在一年的某個階段內顯示出的有規(guī)律波動是季節(jié)性規(guī)律的一種情況
17、時間序列分析顯示一個公司的銷售額在衰退期明顯降低，在擴張期明顯增長。這是哪種規(guī)律的例子
A、趨勢線
B、無規(guī)則
C、季節(jié)性規(guī)律
D、周期性規(guī)律
試題解析：時間序列分析顯示因經濟周期而導致的波動 (如衰退期內的收入下降)是周期性規(guī)律的例子
18、時間序列分析顯示在過去的10年里，銷售穩(wěn)定地增長。這是以下哪項的例子
A、趨勢線
B、周期性規(guī)律
C、無規(guī)則
D、季節(jié)性規(guī)律
試題解析：一個顯示穩(wěn)定增長或下降規(guī)律的時間序列分析是趨勢線的例子
19、一個時間序列分析顯示銷售一直是增長，但是去年又一個較大的下滑。分析師相信這是一個很大的區(qū)域性火災對業(yè)務的影響。這個例子是
A、周期性規(guī)律
B、趨勢線
C、無規(guī)則
D、季節(jié)性規(guī)律
試題解析：一個無規(guī)則是時間序列中的隨機波動，是可以觀察到的趨勢或規(guī)律中的一種偏離
20、以下哪項是回歸分析的缺點
回歸分析要求大量和正確的數據
使用者必須評估自變量與應變量之間的關系是合理的
回歸分析局限于使用一個自變量
回歸分析會受異常數據點的影響
A、I
B、II和IV
C、I, II, III,和IV
D、I, II, 和IV
試題解析：回歸分析要求大量有代表性的數據點。多元回歸包含超過一個的自變量

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答案：
11.B
12.C
13.C
14.C
15.A
16.B
17.D
18.A
19.C
20.D

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