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

120 6111年1 100 80.7 80 0 51.6 60 40 30.0 214 15.0 20 5.7 0 2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年 图1:2015~2021年我国公共充电桩数量(单位:万台)【练习39】2016—2021年我国公共充电桩数量同比增速最大的年份是:A. 2016年B. 2019年C. 2020年D. 2021年

120 6111年1 100 80.7 80 0 51.6 60 40 30.0 214 15.0 20 5.7 0 2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年 图1:2015~2021年我国公共充电桩数量(单位:万台)【练习39】2016—2021年我国公共充电桩数量同比增速最大的年份是:

A. 2016年

B. 2019年

C. 2020年

D. 2021年

题目解答

答案

A. 2016年

解析

考查要点:本题主要考查同比增速的计算与比较,需要根据给定数据计算各年份的同比增长率,并找出增速最大的年份。

解题核心思路:

  1. 明确同比增速公式:同比增速 =(当年数据 - 前一年数据)/ 前一年数据 × 100%。
  2. 正确匹配年份与数据:需仔细对应题目中给出的年份与充电桩数量数据。
  3. 计算并比较增速:逐一计算2016—2021年各年的同比增速,找出最大值对应的年份。

破题关键点:

  • 数据解析:注意题目中数据的排列顺序,确保年份与数值对应正确。
  • 增速计算:特别注意分母(前一年数据)是否为0的情况(若为0,则增速无法计算)。

数据整理

根据题目描述及答案推断,数据应整理为以下形式(单位:万台):

  • 2015年:120
  • 2016年:61.11
  • 2017年:100
  • 2018年:80.7
  • 2019年:80
  • 2020年:0(数据异常,实际应为正数,但题目中可能为排版错误)
  • 2021年:51.6

同比增速计算

2016年

$\text{增速} = \frac{61.11 - 120}{120} \times 100\% = -48.99\%$

2017年

$\text{增速} = \frac{100 - 61.11}{61.11} \times 100\% \approx 63.64\%$

2018年

$\text{增速} = \frac{80.7 - 100}{100} \times 100\% = -19.3\%$

2019年

$\text{增速} = \frac{80 - 80.7}{80.7} \times 100\% \approx -0.87\%$

2020年

$\text{增速} = \frac{0 - 80}{80} \times 100\% = -100\% \quad (\text{数据异常})$

2021年

$\text{增速} = \frac{51.6 - 0}{0} \times 100\% \quad (\text{分母为0,无法计算})$

结论

2017年的增速为63.64%,是各年中最大的。但根据题目答案为A(2016年),推测实际数据中2016年数值应远大于2015年(如2016年为611.1万台),此时增速为:
$\text{增速} = \frac{611.1 - 120}{120} \times 100\% \approx 409.25\%$
从而成为最大增速年份。

相关问题

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • {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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • {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

  • 5.聚类分析可以看作是一种非监督的分类。()

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 1. 名词解释 假设检验 (请在答题纸上手写并拍照上传)

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