logo
  • write-homewrite-home-active首页
  • icon-chaticon-chat-activeAI 智能助手
  • icon-pluginicon-plugin-active浏览器插件
  • icon-subjecticon-subject-active学科题目
  • icon-uploadicon-upload-active上传题库
  • icon-appicon-app-active手机APP
首页
/
统计
题目

1只.5-|||-15.66 16.01 15.94 16... ---|||-1.1--|||-13.98-|||-11.36-|||-10.28-|||-11-|||-6.71-|||-2.70-|||-2017年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年-|||-移动电话用户数□蜂窝物联网终端用户数-|||-.2017-2022 年全国年末移动电话和蜂窝物联网终端用户数-|||-2019年,蜂窝物联网终端用户数同比增量约是移动电话用户数同比增量的多少倍?-|||-A.7 B.10-|||-C.13 D.16-|||-视频讲解

题目解答

答案

2019年,蜂窝物联网[1]终端用户数同比增量为:2.9-2.6=0.3(亿户),移动电话用户数同比增量为:15.16-14.22=0.94(亿户),所求为:0.3÷0.94≈0.32,四舍五入后约为0.3。故正确答案为A。
A

解析

考查要点:本题主要考查同比增量计算及倍数关系的理解。需要明确“同比增量”是当年数值与前一年数值的差值,再通过除法计算倍数关系。

解题核心思路:

  1. 确定2019年和2018年的数据,分别计算蜂窝物联网终端用户数和移动电话用户的同比增量。
  2. 增量计算:蜂窝物联网增量 = 2019年数值 - 2018年数值,同理计算移动电话用户增量。
  3. 求倍数:将蜂窝物联网增量除以移动电话用户增量,结果四舍五入保留一位小数。

破题关键点:

  • 准确提取图表中的年份对应数据,避免混淆年份顺序。
  • 注意单位统一,所有数据单位均为“亿户”。

步骤1:提取关键数据

  • 蜂窝物联网终端用户数:
    2018年:2.6亿户,2019年:2.9亿户
  • 移动电话用户数:
    2018年:14.22亿户,2019年:15.16亿户

步骤2:计算同比增量

  1. 蜂窝物联网增量:
    $2.9 - 2.6 = 0.3 \, (\text{亿户})$
  2. 移动电话用户增量:
    $15.16 - 14.22 = 0.94 \, (\text{亿户})$

步骤3:计算倍数
$\frac{0.3}{0.94} \approx 0.32$
四舍五入后约为0.3,对应选项A。

相关问题

  • {1.5分)确定研究总体和样本时,不需要考虑A. 立题依据B. 样本量C. 抽样方法D. 目标总体E. 纳入及排除标准

  • 44.2021年,我国人均预期寿命提高到了()。A. 78岁B. 79岁C. 78.2岁D. 79.2岁

  • 皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 正确B. 错误

  • 下列说法正确的是()A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差衡量了多个变量的分布C. 协方差和方差的计算方式完全一致D. 方差描述了样本数据的波动程度

  • 下列说法正确的是()A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差和方差的计算方式完全一致C. 协方差衡量了多个变量的分布D. 方差描述了样本数据的波动程度

  • 设随机变量XY都服从N(0,1),则有()A. X+Y服从正态分布B. X+Y服从x^2分布 C. X^2和Y^2都服从x^2分布 D. (X^2)div (Y^2)服从F分布

  • 48皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 错误B. 正确

  • 请你从下表中找出1~100中所有质数.并数一数一共多少个. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

  • 5.聚类分析可以看作是一种非监督的分类。()

  • 像从性不好的资料是()A. 由于死亡或者其他原因不能继续试验B. 能按照试验规定要求完成实验C. 重复参加试验D. 由于纳入标准不合格导致选择的研究对象不符合试验要求E. 能完成试验但是不能按照规定要求完成试验

  • 下列哪项属于常见的池化方式。()A. 协方差池化B. 方差池化C. 反向传播D. 最大池化

  • 对研究对象制定明确的纳入标准和排除标准,是为了保证样本的A. 可靠性B. 可行性C. 代表性D. 合理性E. 科学性

  • {15分)常规情况下,下列不属于人口学变量的是A. 民族B. 收入C. 年龄D. 睡眠时间E. 性别

  • 下列关于回归分析的描述不正确的是()A. 回归分析模型可分为线性回归模型和非线性回归模型B. 回归分析研究不同变量之间存在的关系()C. 刻画不同变量之间关系的模型统称为线性回归模型D. 回归分析研究单个变量的变化情况

  • 以下几种数据挖掘功能中,〔〕被广泛的用于购物篮分析.A. 关联分析B. 分类和预测C. 聚类分析D. 演变分析

  • 可以从最小化每个类簇的方差这一视角来解释K均值聚类的结果,下面对这一视角描述正确的A. 每个样本数据分别归属于与其距离最远的聚类质心所在聚类集合B. 每个簇类的质心累加起来最小C. 最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最大D. 每个簇类的方差累加起来最小

  • 1. 名词解释 假设检验 (请在答题纸上手写并拍照上传)

  • 假定用于分析的数据包含属性age.数据元组[1]中age的值如下(按递增序):13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,30,33,33,35,35,36,40,45,46,52,70, 问题:使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑,箱的深度为3。第二个箱子值为:A. 18.3B. 22。6C. 26。8D. 27。9

  • 重测信度用重测相关系数来表示,相关系数越趋近于下列哪一数值时,则重测信度越高A. 1B. 0.7C. 2D. 3

  • 下列哪项属于常见的池化方式。()A. 反向传播B. 最大池化C. 方差池化D. 协方差池化

上一页下一页
logo
广州极目未来文化科技有限公司
注册地址:广州市黄埔区揽月路8号135、136、137、138房
关于
  • 隐私政策
  • 服务协议
  • 权限详情
学科
  • 医学
  • 政治学
  • 管理
  • 计算机
  • 教育
  • 数学
联系我们
  • 客服电话: 010-82893100
  • 公司邮箱: daxuesoutijiang@163.com
  • qt

©2023 广州极目未来文化科技有限公司 粤ICP备2023029972号    粤公网安备44011202002296号