百年一遇洪水，是指（）。

解析：选项解析：

A. 这个选项表述的是洪水事件发生的时间间隔是精确的，即每次发生这样规模的洪水后，都会间隔一千年再次发生。这在实际情况中是不可能的，因为洪水事件是随机发生的，不可能有如此精确的周期性。

B. 这个选项表述的是在很长时间内，平均来看，大于等于这一洪水规模的洪水事件一千年出现一次。这是对重现期定义的正确理解，重现期是一个统计概念，它表示在很长的时间跨度内，某一特定规模的洪水事件平均多少年出现一次。

C. 这个选项错误地将“小于等于”这一条件与重现期联系起来，重现期定义的是大于等于某一规模的洪水事件。

D. 虽然这个选项提到了“很长时间内平均”，但它错误地将重现期与“小于等于”这一条件联系起来，而重现期是指大于等于某一特定规模的洪水事件。

为什么选择B：

选择B是因为它正确地反映了重现期的定义。重现期是指在一定长的时间范围内，大于或等于某一特定规模的洪水事件平均出现的频率。因此，重现期为一千年的洪水意味着在很长的时间里，平均每千年会发生一次大于或等于这一规模的洪水事件。这个概念是水利工程设计和管理中的一个重要参数，用于确定工程的安全标准和设计洪水。

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解析：无偏估值的概念在统计学中指的是估计量的期望值等于被估计的真实参数值。具体解释如下：

A. “由样本计算的统计参数正好等于总体的同名参数值”——这是不可能的，因为样本总是会有抽样误差，因此样本统计量与总体参数之间可能存在差异。如果每次都恰好等于，则意味着没有误差，这是不现实的。

B. “无穷多个同容量样本参数的数学期望值等于总体的同名参数值”——这是无偏估计的定义。如果一个估计量是无偏的，那么它的期望值（长期平均值）将等于它所估计的总体参数的真实值。

C. “抽样误差比较小的参数值”——虽然小的抽样误差是一个好的估计量的特性之一，但它并不直接定义无偏性。无偏性关注的是估计量的期望值是否等于真实值，而不是误差大小。

D. “长系列样本计算出来的统计参数值”——这描述了使用大量数据来估计参数的情况，但它并未涉及估计量的无偏性。即使使用大量的样本数据，估计量也不一定是无偏的。

因此，正确答案是B，因为它准确地描述了无偏估计的概念。

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解析：这道题目考察的是统计学中无偏估计的概念。我们来逐一分析各个选项：

A. （A）计算出的统计参数就是相应总体的统计参数：这个说法是不准确的。样本统计参数（如样本均值、样本方差等）是通过对样本数据进行计算得到的，它们是对总体统计参数（如总体均值、总体方差等）的估计，而非直接等同于总体统计参数。因此，A选项错误。

B. （B）计算出的统计参数近似等于相应总体的统计参数：这个说法是正确的。在统计学中，当样本容量足够大且满足一定条件时，样本统计参数可以视为总体统计参数的近似值，这种估计被称为无偏估计。无偏估计意味着，在多次重复抽样并计算样本统计参数的情况下，这些样本统计参数的平均值将趋近于总体统计参数的真实值。因此，B选项正确。

C. （C）计算出的统计参数与相应总体的统计参数无关：这个说法显然是错误的。样本统计参数本身就是用来估计总体统计参数的，它们之间存在直接的关系。因此，C选项错误。

D. （D）以上三种说法都不对：由于B选项是正确的，所以D选项（即认为所有选项都错误）自然也是错误的。

综上所述，正确答案是B选项：“计算出的统计参数近似等于相应总体的统计参数”。这准确地反映了无偏估计的核心思想，即样本统计参数在统计意义上是总体统计参数的近似值。

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解析：这道题考察的是对皮尔逊Ⅲ型频率曲线统计参数的理解。

选项解析： A. （A）x：x代表均值，是皮尔逊Ⅲ型频率曲线的一个统计参数。在统计上，均值是无偏估计量，这意味着样本均值的期望值等于总体均值。 B. （B）Cv：Cv是变差系数，它是标准差与均值的比值。Cv不是无偏估计量，因为它的计算涉及到标准差，而样本标准差的估计通常是偏小的。 C. （C）Cs：Cs是偏态系数，它描述了数据分布的偏斜程度。Cs也不是无偏估计量，因为它的计算通常涉及到三阶矩，而样本三阶矩的估计是有偏的。 D. （D）Cv和Cs：如前所述，Cv和Cs都不是无偏估计量。

为什么选这个答案： 正确答案是A，因为在这三个参数中，均值x是一个无偏估计量。无偏估计量指的是估计量的期望值等于被估计的总体参数。在实际应用中，样本均值通常用作总体均值的估计，而且它的期望值等于总体均值，因此是无偏的。而变差系数Cv和偏态系数Cs的计算涉及更高阶的矩，这些矩的样本估计通常是有偏的，因此它们不是无偏估计量。

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解析：这道题目考察的是统计学中关于抽样误差的基本概念。抽样误差指的是由于使用样本而不是整个总体来进行估计而产生的误差。在统计分析中，抽样误差是不可避免的，但我们可以通过一些方法来减小它。

选项解析如下：

A. 增大样本容量：这是减小抽样误差最直接有效的方法之一。根据中心极限定理，当样本量增大时，样本均值的分布会更接近于正态分布，而且样本均值的标准误差会减小，从而使得估计结果更加准确。
B. 提高观测精度：提高观测精度可以减少由测量工具或方法导致的随机误差，但它不会直接影响到由抽样本身带来的误差。
C. 改进测验仪器：改进仪器可以提高数据的质量，减少系统误差，但它同样不直接影响抽样误差。
D. 提高资料的一致性：虽然保持数据收集过程的一致性很重要，但它主要影响的是数据质量而非抽样误差本身。

因此，正确答案是A，即通过增大样本容量来减少抽样误差。

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解析：这是一道关于水利工程专业中统计参数估算方法的选择题。我们需要理解权函数法的基本概念和它所估算的具体参数。

首先，权函数法是一种在水利工程和其他领域中常用的统计方法，特别是在处理具有不同权重或重要性的数据时。它通过对不同数据点赋予不同的权重，来更准确地估算某个参数。

现在，我们来分析各个选项：

A. x：这通常代表数据的平均值或某个具体的观测值，而不是权函数法所估算的特定参数。

B. Cs：在某些上下文中，Cs可能代表某种特定的系数或参数，但它不是权函数法直接估算的标准参数。在水利工程中，Cs的具体含义可能因上下文而异，但在此题中，它不是正确答案。

C. Cv：Cv是变异系数（Coefficient of Variation）的缩写，它表示数据的离散程度相对于平均值的比例。虽然它是统计学中的一个重要参数，但并非权函数法所直接估算的。

D. Cs（注意：这里与B选项的Cs可能因排版或理解差异而有所混淆，但在此题的上下文中，我们假设D选项的Cs是权函数法所估算的特定参数）：在水利工程的统计估算中，特别是在洪水频率分析或水文频率分析中，Cs（也称为偏态系数）是一个重要的参数，用于描述数据分布的偏斜程度。权函数法常被用于估算Cs等参数，以更准确地描述水文数据的统计特性。

综上所述，权函数法属于单参数估计，且它所估算的参数通常为Cs（偏态系数），因此正确答案是D。这个答案反映了权函数法在水文统计中的具体应用和它所估算的关键参数。

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解析：在这道题中，涉及到的是水文变量频率曲线的统计特性，特别是与变差系数Cv和偏差系数Cs有关。

首先，解释一下各个参数：

均值（x）：这是频率曲线的中心位置，代表了水文变量的平均水平。
变差系数（Cv）：这是一个无量纲的统计量，用来衡量数据的离散程度，即相对变化或相对离散程度。
偏差系数（Cs）：这是一个衡量数据分布偏态的参数，即数据分布的不对称程度。

选项解析： A. 两侧上抬、中部下降：当Cs增大时，表示数据的偏态程度增加。对于水文数据来说，这通常意味着极端事件的概率增加，也就是频率曲线的两端会上升，而中间部分的概率相对减少，因此曲线中部会下降。

B. 向上平移：这个选项不符合增大Cs的情况，因为Cs的变化影响的是曲线的形状而不是位置。均值的变化才会导致曲线的平移。

C. 呈顺时针方向转动：这个选项不正确，因为Cs的增大通常意味着更极端的值出现的概率增加，会导致曲线在右侧尾部变厚，即逆时针转动。

D. 呈逆时针方向转动：如果Cs增大，曲线的右侧尾部变厚，这会导致曲线相对于原来的位置逆时针转动。但是，由于中部下降，整体来看曲线是两侧上抬，中部下降，而不是单纯的转动。

为什么选A： 增大Cs值，偏态增加，右侧尾部变厚，导致曲线两侧的极端值出现的概率增加，因此两侧上抬。同时，由于总的概率必须等于1，中间部分的概率就会相对减少，所以中部下降。因此，正确答案是A，两侧上抬、中部下降。

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解析：这个问题涉及到水文学中的频率曲线分析。在水文学中，频率曲线用于描述特定水文事件（如洪水或干旱）发生的概率。这些曲线通常基于历史数据来绘制，并且会用统计参数进行描述，比如均值（x）、变异系数（Cv）以及偏态系数（Cs）等。

Cv（Coefficient of variation）是标准差与平均值的比例，它反映了数据分布的离散程度。Cv越大，表示数据的波动性越大。
Cs（Coefficient of skewness）描述了概率分布的不对称性。如果Cs为正，则说明分布是右偏的；如果Cs为负，则说明分布是左偏的。

对于题目中的情况：

当均值 x 和 Cs 保持不变时，只改变 Cv 的大小。根据定义，Cv 增大意味着数据的离散程度增加，即极端事件出现的概率增加。
如果 Cv 变大而曲线的形状需要保持相对不变（即曲线的整体形态不发生大的变化），那么为了适应这种离散度的增加，曲线需要在保持其形状的同时进行旋转。

选择 C 是正确的，因为当 Cv 增加时，在保证曲线形状不变的情况下，频率曲线将围绕一个点（通常是频率曲线的一个端点）作顺时针方向的转动。这样可以使曲线的尾部变长，以反映更大离散度的情况。

因此，正确答案是 C，即“呈顺时针方向转动”。

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解析：这个问题涉及到皮尔逊Ⅲ型曲线（Pearson Type III curve）在水文学中的应用，特别是关于偏态系数（Cs）和变差系数（Cv）之间的关系。皮尔逊Ⅲ型曲线是一种常用于描述水文变量（如年径流量、年降水量等）频率分布的曲线，它能够很好地反映水文变量的偏态特性。

首先，我们来理解题目中的关键信息：

皮尔逊Ⅲ型曲线在特定条件下（即Cs和Cv的关系）表现为一端有限、一端无限的偏态曲线。
变量的最小值α与Cs和Cv的关系为：α = x(1 - 2Cv/Cs)。

接下来，我们分析各个选项：
A. Cs＜ 2Cv：如果Cs小于2Cv，那么根据α的公式，α将变为负数或不确定（因为分母可能为零或负数），这在实际情况中是没有意义的，因为水文变量的最小值不可能是负数或不确定。

B. Cs＝ 0：当Cs等于0时，表示数据是完全对称的，这与皮尔逊Ⅲ型曲线的偏态特性相矛盾，因此不可能。

C. Cs ≤ 2Cv：这个选项包括了A选项的情况（Cs＜2Cv），因此同样存在α可能为负数或不确定的问题，不符合实际情况。

D. Cs ≥ 2Cv：这是唯一保证α为非负数的条件。当Cs大于或等于2Cv时，α的公式中的分母（Cs-2Cv）将保持为正数或零（但考虑到实际情况，Cs很少会严格等于2Cv，因此分母通常为正），从而确保α是一个有意义的非负值。这符合水文变量最小值的物理意义。

综上所述，为了确保皮尔逊Ⅲ型曲线能够正确地描述水文变量的频率分布，特别是保证变量的最小值α为非负数，必须满足Cs ≥ 2Cv。因此，正确答案是D。

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解析：选项解析：

A. 抽样误差最小的原则：这个原则关注的是样本数据的代表性，抽样误差小意味着样本更能代表总体。但在配线法中，我们关注的是频率曲线与实际数据的拟合程度，而不是抽样误差。

B. 统计参数误差最小的原则：这个原则强调的是统计参数（如均值、方差等）的准确性。虽然统计参数的准确性在频率计算中很重要，但配线法更注重的是频率曲线与经验频率点据的整体拟合情况。

C. 理论频率曲线与经验频率点据配合最好的原则：这个选项是正确的。配线法的目的就是通过调整理论频率曲线，使其尽可能地与经验频率点据相吻合。如果理论频率曲线能够很好地描述经验数据，那么这种配线就是成功的。

D. 设计值偏于安全的原则：这个原则在设计实践中很重要，但在进行频率计算和配线时，不是主要的考虑因素。配线法关注的是数据拟合的准确性，而不是设计值的安全性。

为什么选C：在配线法中，我们通过调整理论频率曲线，使其尽可能与实际观测到的经验频率点据相吻合。选择C选项是因为配线法的核心目标就是找到一条理论频率曲线，使得这条曲线能够最好地描述和反映实际数据的分布情况。如果理论曲线与经验点据配合得越好，那么我们通过这条曲线进行的频率分析和预测就越可靠。因此，C选项是进行配线法频率计算时判断配线是否良好的正确原则。

选择「段落」

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