朴素法是指以公开递升拍卖的方式处理所有遗物，然后分配者再平分全部拍卖所得的方法。

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【判断题】【消耗次数：1】

① 对

② 错

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【单选题】罚款、没收的违法所得或者没收非法财物拍卖的款项，必须全部上缴（）。

① 行政机关

② 司法部门

③ 税务部门

④ 国库

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【判断题】国内传统拍卖大都只能采用单一的英式增价拍卖，在线拍卖则可以运用标准增量式及荷兰式拍卖技术，支持对批量物资的拍卖。该说法：（）

① 正确

② 错误

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【单选题】荷兰式拍卖皆为（　）叫价拍卖。

① 卖方

② 买方

③ 买卖双方

④ 买卖以外的第三方

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【多选题】以下哪个选项是网络拍卖的主体？

① 拍卖公司

② 网络公司

③ 运营网站

④ 消费者

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【单选题】保管合同和保管人拍卖、变卖保管物其所得价款（）。

① 不返还寄存人

② 全部返还寄存人

③ 扣除保管费用和其他费用后将剩余部分返还寄存人

④ 保管人和寄存人各得一半

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【判断题】出价最高的出价人是按出价第二高的出价人所出的价格来购买拍卖品的方式是维氏拍卖。（）

① 正确

② 错误

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【多选题】国家出租土地，可以采用招标、拍卖或者双方协议的方式，有条件的，必须采取（ )方式

① 招标

② 拍卖

③ 挂牌

④ 谈判

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【简答题】现实拍卖成交后，拍卖人必须和_____签订成交确认书

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【判断题】所有者权益是指投资人对企业全部资产的所有权。（）

① 正确

② 错误

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【判断题】电子拍卖是传统拍卖的电子化,目前出现了一种"反拍卖"模式,即购买者提出自己想购买的商品,各商家竞争这笔买卖。

① 正确

② 错误

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【单选题】对正态总体的数学期望<img class=jc-formula data-tex=\mu \quad src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/72143C62DAAAA39AB69A5506838561CA.png style=vertical-align: middle;/>进行假设检验，如果在显著水平0.05下接受<img class=jc-formula data-tex={ H }_{ 0 }:\mu ={ \mu }_{ 0 } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/63B95A2A45D89DF5264A5BF258B64725.png style=vertical-align: middle;/>，那么在显著水平0.01下，下列结论中正确的是

① 必须接受<img class=jc-formula data-tex={ H }_{ 0 } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/7339DB5AF4C4025AF9E4A0177AC8EFA7.png style=vertical-align: middle;/>

② 可能接受，也可能拒绝<img class=jc-formula data-tex={ H }_{ 0 } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/7339DB5AF4C4025AF9E4A0177AC8EFA7.png style=font-family: 宋体; font-size: 14px; white-space: normal; vertical-align: middle;/>

③ 必拒绝<img class=jc-formula data-tex={ H }_{ 0 } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/7339DB5AF4C4025AF9E4A0177AC8EFA7.png style=font-family: 宋体; font-size: 14px; white-space: normal; vertical-align: middle;/>

④ 不接受，也不拒绝<img class=jc-formula data-tex={ H }_{ 0 } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/7339DB5AF4C4025AF9E4A0177AC8EFA7.png style=font-family: 宋体; font-size: 14px; white-space: normal; vertical-align: middle;/>

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【单选题】在一次假设检验中，下列说法正确的是

① 既可能犯第一类错误也可能犯第二类错误

② 如果备择假设是正确的，但作出的决策是拒绝备择假设，则犯了第一类错误

③ 增大样本容量，则犯两类错误的概率都不变

④ 如果原假设是错误的，但作出的决策是接受备择假设，则犯了第二类错误

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【单选题】设<img class=jc-formula data-tex={ X }_{ 1 },X_{ 2 },\cdots ,{ X }_{ n } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/59DF4AFECAC91780308040DFD201EE05.png style=vertical-align: middle;/>为来自正态总体<img class=jc-formula data-tex=N(\mu ,{ \sigma }^{ 2 }) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/992CE4DFBE90F2E06C9D31D11A54A710.png style=vertical-align: middle;/>的一个样本，若进行假设检验，当__ __时，一般采用统计量<img class=jc-formula data-tex=t=\frac { \overline { X } -{ \mu }_{ 0 } }{ \sfrac { S }{ \sqrt { n } } } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/06FFF35404D8ABAC691391261739E2D0.png style=vertical-align: middle;/>

① <img class=jc-formula data-tex=\mu \quad src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/72143C62DAAAA39AB69A5506838561CA.png style=vertical-align: middle;/>未知，检验<img class=jc-formula data-tex={ \sigma }^{ 2 }={ \sigma }_{ 0 }^{ 2 } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/68BF125105CCB976EDCEAA0149C02B68.png style=vertical-align: middle;/>

② <img class=jc-formula data-tex=\mu \quad src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/72143C62DAAAA39AB69A5506838561CA.png style=white-space: normal; vertical-align: middle;/>已知，检验<img class=jc-formula data-tex={ \sigma }^{ 2 }={ \sigma }_{ 0 }^{ 2 } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/68BF125105CCB976EDCEAA0149C02B68.png style=white-space: normal; vertical-align: middle;/>

③ <img class=jc-formula data-tex={ \sigma }^{ 2 } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/0CF3AA226894411774EF0AB7244924B1.png style=vertical-align: middle;/>未知，检验<img class=jc-formula data-tex=\mu ={ \mu }_{ 0 } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/AAD96F8A595AA8282E7F88A32231159C.png style=vertical-align: middle;/>

④ <img class=jc-formula data-tex={ \sigma }^{ 2 } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/0CF3AA226894411774EF0AB7244924B1.png style=vertical-align: middle;/>已知，检验<img class=jc-formula data-tex=\mu ={ \mu }_{ 0 } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/AAD96F8A595AA8282E7F88A32231159C.png style=white-space: normal; vertical-align: middle;/>

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【单选题】在假设检验中，原假设H0，备择假设H1，则第二类错误是指

① H0为真，接受H0

② H0不真，接受H0

③ H0为真，拒绝H1

④ H0不真，拒绝H0

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【单选题】在一个确定的假设检验中，与判断结果相关的因素有

① 样本值与样本容量

② 显著性水平<img class=jc-formula data-tex=\alpha src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/E64A8F14198F6798ED287C1AADDD564A.png style=vertical-align: middle;/>

③ 检验统计量

④ A,B,C同时成立

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【单选题】设总体<img class=jc-formula data-tex=X\sim N(\mu ,\sigma ^{ 2 }) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/6802BDA860FBF69E7F7A9B655FC1D934.png style=vertical-align: middle;/>，<img class=jc-formula data-tex=\mu src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/56DD6CB087F3A651DFB7398868944F48.png style=vertical-align: middle;/>和<img class=jc-formula data-tex=\sigma^2 src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/44A1572B93BF2E5CAAC0D9C2689397B9.png style=vertical-align: middle;/>均未知，统计假设取为<img class=jc-formula data-tex=H_0:\mu=\mu_0;H_1:\mu \ne\mu_0, src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/4ED876F9C746421A0C9A119E4A841005.png style=vertical-align: middle;/>若用t检验法进行假设检验，则在显著性水平<img class=jc-formula data-tex=\alpha src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/DEFDC04456737669FDEF7C42924B9B9C.png style=vertical-align: middle;/>之下，拒绝域是

① <img class=jc-formula data-tex=|t|t_{1-\alpha/2}(n-1) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/41E818E6316D619EB7C24F23D7C09888.png style=vertical-align: middle;/>

② <img class=jc-formula data-tex=|t|\ge t_{1-\alpha/2}(n-1) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/CF47FC0B9BF275141E9E9F1531877DB4.png style=vertical-align: middle;/>

③ <img class=jc-formula data-tex=|t|\ge t_{1-\alpha}(n-1) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/DB7603FF47C4CFB1328D8A29C0269F17.png style=vertical-align: middle;/>

④ |t| -t1-a(n-1)

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【单选题】在对单个正态总体均值的假设检验中，当总体方差已知时，选用

① t检验法

② <img class=jc-formula data-tex=\mu \quad src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/72143C62DAAAA39AB69A5506838561CA.png style=vertical-align: middle;/>检验法

③ F检验法

④ <img class=jc-formula data-tex={ \chi }^{ 2 } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/5ED6EFB7F1932D97851FCABCB0F670F8.png style=vertical-align: middle;/>检验法

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【判断题】样本方差<img class=jc-formula data-tex=S^2=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n{(X_i-\overline{X})^2} src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/75F306490A2A7666C0CB6860F2CAABDB.png style=vertical-align: middle;/>是总体方差DX的无偏估计

① 正确

② 错误

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【单选题】设<img class=jc-formula data-tex={ x }_{ 1 },{ x }_{ 2 },\cdots ,{ x }_{ n } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/DE2C6E0567333C65CDC6AB7F555E2FC7.png style=vertical-align: middle;/>为正态总体<img class=jc-formula data-tex=你N(\mu ,4) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/CC85E3FC72A06153B8AB828C216D5A85.png style=vertical-align: middle;/>的一个样本，<img class=jc-formula data-tex=\overline { x } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/BCCD874E19CEDFF42D493CA7A47C4E90.png style=vertical-align: middle;/>表示样本均值，则<img class=jc-formula data-tex=\mu \quad src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/72143C62DAAAA39AB69A5506838561CA.png style=vertical-align: middle;/>的置信度为<img class=jc-formula data-tex=1-\alpha src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/0D7D8051C64554652E5FBC5A5D64CCE9.png style=vertical-align: middle;/>的置信区间为

① <img class=jc-formula data-tex=(\overline { x } -{ \mu }_{ \sfrac { \alpha }{ 2 } }\frac { 4 }{ \sqrt { n } } ,\overline { x } +{ \mu }_{ \sfrac { \alpha }{ 2 } }\frac { 4 }{ \sqrt { n } } ) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/F33E4873B4251F8943C2862757F00F41.png style=vertical-align: middle;/>

② <img class=jc-formula data-tex=(\overline { x } -{ \mu }_{ \sfrac { 1-\alpha }{ 2 } }\frac { 2 }{ \sqrt { n } } ,\overline { x } +{ \mu }_{ \sfrac { \alpha }{ 2 } }\frac { 2 }{ \sqrt { n } } ) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/E473853FCA813ABD18C5360B410C0EAC.png style=vertical-align: middle;/>

③ <img class=jc-formula data-tex=(\overline { x } -{ \mu }_{ \alpha }\frac { 2 }{ \sqrt { n } } ,\overline { x } +{ \mu }_{ \alpha }\frac { 2 }{ \sqrt { n } } ) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/6DB869CE7F1D702A8DAEA9DF95D1B9B7.png style=vertical-align: middle;/>

④ <img class=jc-formula data-tex=(\overline { x } -{ \mu }_{ \sfrac { \alpha }{ 2 } }\frac { 2 }{ \sqrt { n } } ,\overline { x } +{ \mu }_{ \sfrac { \alpha }{ 2 } }\frac { 2 }{ \sqrt { n } } ) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/67FCADC0516F3C051F2DECE09E9DE4B2.png style=vertical-align: middle;/>

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【判断题】样本均值<img class=jc-formula data-tex=\overline { X } =\frac { 1 }{ n } \sum _{ i=1 }^{ n }{ X_{ i } } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/4A97A4928F2A921C0B0FEE9BEA031F02.png style=vertical-align: middle;/>是总体均值EX的一致估计.

① 正确

② 错误

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