1. 泊松分布的最佳表述是人們用于：
　　 A．評估確定事件在給定時間或幅度內發生確定次數的概率；
　　 B．評估所觀察的事件至少在一個具體的時間間隔內發生的概率（如，保險絲的壽命、發動機等的使用時間）；
　　 C．對30個樣本以下的小樣本進行測試并且假定潛在的總體是正常的；
　　 D．測試實際數據與和理論上的分布之間的適合的滿意度。
　　答案：A
　　解析：答案A正確，泊松分布模擬特定事件在一段時期內、或一個范圍內發生的次數。當樣本量很大且所觀察的事件乘以樣本規模（即λ=np）很小時，泊松分布更接近于貝努里分布，通常np≤7。
　　答案B不正確，指數分布用于評估所觀察的事件至少在一個具體的時間間隔內發生的概率（如，保險絲的壽命、發動機等的使用時間）；
　　答案C不正確，在所檢查的樣本量小于30且假定潛在的總體是正常的情況下，使用t-分布（又稱學生的分布）；
　　答案D不正確，卡方分布是用來測試在事實的數據和理論的分布之間適合的滿意度。 
　　 
　　 2. 在某大型計算機制造公司中，各部門間是否一致遵守一項新的、但不受歡迎的采購指南引起了很大關注。內部審計師按照采購百分比加以排序，并且標明該部門所屬的分公司。審計師對分公司A與分公司B中部門平均等級的標準差進行t檢驗，以測試二者在遵守政策方面有無差異，結果發現分公司A（部門較多）的平均等級明顯高（優）于分公司B。根據該分析可以得出以下結論：
　　 A．分公司A更好地遵守了新政策；
　　 B．應當對各部門進行隨機抽樣并重新進行計算分析；
　　 C．當接受檢查各組的規模不一樣時，t檢驗無效；
　　 D．關于此類數據不適用t檢驗，應當采用其他方法進行分析。
　　答案：D 
　　解析：答案A不正確，在這種情況下t檢驗是無效的；
　　答案B不正確，內部審計師已經列出了全部總體，不需要進行隨機抽樣并重新進行計算分析；
　　答案C不正確，t檢驗可用于規模不一致的各組。
　　答案D正確，T-分布用于小樣本測試，但方法上與正態分布相同。運用序數水平數據來進行t檢驗是無效的。t檢驗可定義為是對參數統計的應用。非參數統計（自由分布）應用于等級順序問題，但具體的分布不為人知。

　　 3. 內部審計師對確定四個辦公室的女經理與男經理的比例是否有統計上的顯著差異感興趣，考慮采用卡方檢驗。在此例中，相對于t檢驗，該測試的主要優點是：
　　 A．卡方檢驗可運用通用的適用軟件；
　　 B．卡方檢驗既能測試關系又能測試強度；
　　 C．卡方檢驗能用于名義數據
　　 D．卡方檢驗是一種參數檢驗，因而更為強大。
　　答案：C 
　　解析：答案A不正確，測試軟件廣泛應用于t檢驗；
　　答案B不正確，卡方分布檢驗不能測試關系和測試強度；
　　答案C正確，卡方檢驗是用來檢驗在事實數據和理論的分布之間適合的滿意度。換句話說就是，它是在將樣本方差和總體方差進行比較的基礎上，來檢驗樣本是否適合于總體。卡方檢驗很適合運用名義數據。名義數據很簡單地將一項與另一項區別開，如男人和女人。如果n代表抽樣項目的數量，那么，卡方統計量（χ2）就是總體方差（σ2）除以樣本方差（s2）與自由度(n-1)的乘積，然后再將計算值與卡方表中的臨界值進行比較。
　　答案D不正確，卡方分布檢驗是非參數的，不計算參數的應用問題。
　　 
　　 4. 在決策論中，那些能影響決策的結果且無法控制的將來事件是：
　　 A．支付；
　　 B．自然狀態；
　　 C．概率；
　　 D．節點。
　　答案：B 
　　解析：答案A不正確，支付是對利潤或成本的結果度量；
　　答案B正確，由于決策涉及風險，所以期望值的概念提供了一個用于做出最佳決策的理性方法。通過將每個支付同每個結果的概率相乘并將其結果相加就可以得到選擇的期望值。最佳選擇的期望值最高。可能的結果通常指的是自然狀態。
　　答案C不正確，概率是自然狀態發生的可能性；
　　答案D不正確，節點是決策樹的連接點。

　　 5. 公司的管理層要求內部審計部門協助確定新的自動化系統是否可執行，以及支持軟件是由自己開發還是購買或是租用。這將要求對備選方案的結果進行評價。該公司對這些選擇方案進行評價所使用的最有效的工具將是：
　　 A．比率分析
　　 B．支付表
　　 C．排隊論
　　 D．決策樹
　　答案：D 
　　解析：答案A不正確，比率分析只考慮所做出的決策的一部分。比率分析用于成本和效率分析；
　　答案B不正確，支付表在評估個人的決策時是有用的；
　　答案C不正確，排隊論是使排隊成本最小化的一種方法。
　　答案D正確，決策數是用一橫向的數型結構圖表示決策中的各因素可取值、其概率及可能結果的決策分析工具。圖中任意可能結果的概率等于導致該結果的每一樹枝上的各項概率的乘積。決策樹分析主要用于存在不確定性情況下的管理決策。 　　 
　　根據以下信息回答6-7題。
公司從某投資機會獲得收益（或損失）的概率列表如下：
　　利潤前景 收益（損失）額 概率
　　樂觀的 $10000 0.30
　　最有可能的 $6000 0.55
　　悲觀的 $（1000） 0.15
　　 
　　 6. 預期的利潤是：
　　 A．$6000
　　 B．$6150
　　 C．$6300
　　 D．$6450
　　答案：B 
　　解析：答案A不正確，$6000是最可能的利潤；
　　答案B正確，預期的利潤等于可能支付額與其概率的乘積的總和。預期的利潤是$6150，即 [（$10000×0.30）+（$6000×0.55）-（$1000×0.15）]。
　　答案C和D都不正確，$6300和$6450是拒絕接納的預期虧損。

　　 7. 該公司在投資于本項目前為事先知道三個投資方案（樂觀的、悲觀的或是最可能的）中哪個能實際發生并愿意支付：
　　 A．$0
　　 B．$150 
　　 C．$300
　　 D．$550
　　答案：B 
　　解析：答案A不正確，計算完美信息的期望值不考慮任何虧損；
　　答案B正確，完美信息是指能夠知道并確定將會發生的未來的自然狀況。完美信息的期望值（EVPI）是沒有完美信息的情況下得出的期望值與給定完美信息條件下采取最佳行為所獲得的收益之間的差額。后者是$6150。完美信息的期望值不考慮任何虧損。給出完美信息，如果期望到虧損，經濟的理性的人將不會投資。所以，完美信息的期望值是$6300，即 [（$10000×0.30）+（$6000×0.55）]，并且完美信息的成本是$150，即（$6300-$6150）。
　　答案C和D都不正確，完美信息的期望值（EVPI）是沒有完美信息的情況下得出的期望值與給定完美信息條件下采取最佳行為所獲得的收益之間的差額。
　　 
　　 8. 內部審計師試圖評價銷售循環中控制程序失控的潛在價值影響，涉及兩個控制。控制A失敗的可能性是10%，控制B失敗的可能性是5%。控制程序是獨立的，即一個控制程序的失敗不會影響另一個程序。在評價對公司的潛在暴露（風險）時，內部審計師確定控制A失敗的成本是$10000，控制B失敗的成本是$25000，兩者同時失敗的附加成本是$200000。如果這些控制都不是很有效，公司的預計成本是：
　　 A．$1000
　　 B．$32250
　　 C．$2250
　　 D．$3250
　　答案：D 
　　解析：答案A不正確，$1000是同時失敗的成本；
　　答案B不正確，$32250是假定聯合概率0.15而不是0.005；
　　答案C不正確，$2250忽略了同時失敗的成本。
　　答案D正確，預期值等于可能結果與其相應概率乘積的和。而且，獨立事件同時發生的共同概率是其概率的乘積。因而，預計成本是$3250，即{（10%×$10000）+（5%×$25000）+[（10%×5%）×$200000]}。

     9. 在回歸分析中，以下哪個相關系數代表了自變量和因變量間最強的相關關系：
　　 A．1.03；
　　 B．-0.02；
　　 C．-0.89；
　　 D．0.75.
　　答案：C 
　　解析：答案A不正確，相關系數不可能取值為1.03；
　　答案B不正確，-0.02是一個非常弱的相關系數；
　　答案C正確，因為相關系數的取值范圍在-1.0和+1.0之間，-0.89代表了自變量和因變量間十分強的相關關系；-1.0表示x和y之間反向的完全相關關系；+1.0表示x和y間正向完全的相關關系。
　　答案D不正確，0.75距離最大值為0.25，而-0.89距離最小值為0.11。
　　 
　　 10. 直接材料成本和產量之間的相關系數最接近于：
　　 A．-0.75
　　 B．0.50
　　 C．0
　　 D．1.00
　　答案：D 
　　解析：答案A不正確，負相關系數表明兩個變量間的負關系；
　　答案B不正確，值0.5表示直接材料成本和產量之間存在某些線性關系，但不是很強；
　　答案C不正確，零值表示直接材料成本和產量之間不存在線性關系。
　　答案D正確，相關系數是用來度量線性關系的相關程度。它具有下列的特征：相關系數的大小是用來度量獨立程度。-1.0表示存在一種完全相反的線性關系；0表示不存在線性關系；1.0表示存在一種直接的線性關系。因此，相關系數1最能表明直接材料成本和產量之間存在的這種直接的線性關系。

　　 11. 內部審計師詢問會計人員是如何確定公司的不動產價值的，會計人員說價值是根據回歸模型確定的，該回歸模型使用了資產的17種不同特征（平方面積、與市區靠近狀況、使用年限等）。該模型的系數是通過隨機抽取20棟企業房屋作為樣本來確定的。該模型R2等于0.92。根據以上資料，內部審計師應得出以下哪一項結論：
　　 A．如此高的R2值很大程度上是由于隨機偶然性導致的；
　　 B．92%的變量確定價值含在模型中；
　　 C．該模型是非常可靠的；
　　 D．這個資產樣本可能代表了公司擁有的資產總體。
　　答案：A
　　解析：答案A正確，數學上R2總是向1.0接近，回歸中的變量數字與在樣本中觀察的數字接近（即使預測值與因變量無關）。這個模型的小樣本規模中有太多的預測值。
　　答案B不正確，真實的模型是未知的，因此不能得出這個結論；
　　答案C不正確，這個模型的小樣本規模中有太多的預測值；
　　答案D不正確，一個高的R2值會出現在一個不利的模型的不利樣本中，如同它出現在一個有利模型的有利樣本中一樣。 
　　 
　　 12. 內部審計師利用回歸分析，對使用成本和機器小時之間的關系進行評價，下列信息是利用某計算機軟件程序得到的結果：
　　截距 2050
　　回歸系數 0.825
　　相關系數 0.800
　　估計的標準誤差 200
　　觀察的數量 36
　　如果該公司的10臺機器，在下月使用2400小時，預計的使用成本是：
　　 A．$4050
　　 B．$4030
　　 C．$3970
　　 D．$3830
　　答案：B 
　　解析：答案A不正確，在截距加上10倍的標準差時，會得到$4050；
　　答案B正確，下列是一元回歸方程（y是因變量或使用成本；a是y軸上的截距或固定成本；b是回歸線的斜率；x是自變量或機器小時。）則預計的使用成本是y=a+bx=$4030，即[$2050+（0.825×2400）]。
　　答案C不正確，$3970這個結果源自b值使用的是相關系數，而非回歸系數；
　　答案D不正確，在預計的使用成本減去$200時得到$3830。

　　 13. 某部門使用回歸方法，根據月廣告費用支出來預測月產品銷售（二者的單位都是百萬元）。結果自變量的回歸系數為0.8。系數的值表明：
　　 A．某樣本中，平均每月的廣告費支出是$800,000；
　　 B．當每月廣告費支出處在平均值時，產品銷售為$800,000；
　　 C．平均來看，每元額外的廣告費用可以能夠導致銷售增加$0.80；
　　 D．廣告不是銷售的一個好的預測指標，因為系數太小了。
　　答案：C 
　　解析：答案A不正確，回歸系數與變量的平均值不相關；
　　答案B不正確，如果要求預測一個特定的銷售值，自變量的值需要乘以系數，然后乘積與y軸上的截距相加；
　　答案C正確，回歸系數代表了相對于每單位自變量的變化，因變量的變化情況。因此，它是回歸直線的斜率。
　　答案D不正確，系數的絕對值與變量的重要性沒有必然聯系。 
　　 
　　 14. 下列選項哪個是時間序列的四個組成部分：
　　 A．趨勢、周期性、季節性和不規則性；
　　 B．平滑指數、周期性、季節性和不規則性；
　　 C．平滑指數、周期性、季節性和重復；
　　 D．趨勢、周期性、季節性和重復。
　　答案：A
　　解析：答案A正確，時間序列和趨勢分析取決于過去的經驗。一個變量值（如，一種產品的單位銷售額）基于時間上的變化而產生的變化可能有幾種可能的成份。在時間序列分析中，因變量被時間（自變量）進行回歸。長期趨勢是發生在序列中的長期變化，它可以在圖表上用一條直線或曲線來表示；季節性變化在商業上是常見的；多樣性的分析方法將季節性變化包括在預測模型中，但是，大多數方法要利用季節指數；周期性波動是在商業期讓活動程度的變化。盡管這些波動中的一些已經超出了公司的控制范圍，在預測時仍需要考慮這些波動。它們經常合成一個綜合指數；不規則或隨機變化是不包括在上述分類中的任何變化。商業行為經常受到隨機發生的事件的影響（如，天氣，罷工，火災和管理上決定）。
　　答案B、C和D都不正確，平滑指數和重復在本題中沒有任何意義。

　　 15. 時間序列構成的四個組成部分是趨勢、周期性、季節性變動和隨機變動。消除數據里的季節性變動數據要通過：
　　 A．增加季節性變動因素的數據；
　　 B．忽略它；
　　 C．取四個時間段的數據加權平均；
　　 D．減去來自數據的季節性變動因素。
　　答案：C 
　　解析：答案A不正確，增加季節性變動因素的數據不能消除數據中的季節性變動；
　　答案B不正確，不能忽略季節性變動因素，它們會影響數據，必須要考慮模型的準確性；
　　答案C正確，季節性變動在商業上較為常見。多樣性的分析方法將季節性變動包括在預測模型中，但是，大多數方法要用到季節指數。作為替代辦法，可以對幾個時間段的數據加權平均來取代從某個時間段得出的數據，這樣就可以消除數據中季節性變動的數據。
　　答案D不正確，對單一季節的數據的季節性調節可以增加或減少。 
　　 
　　 16. 預測中的移動平均法：
　　 A．是一種橫截面預測方法；
　　 B．對感興趣的變量與相關變量回歸，用來建立預測；
　　 C．通過調整建立在平滑常數基礎上的初始預測，產生最終預測；
　　 D．當可以獲得新的觀測時，將其放入平均值，替換掉舊的觀測。
　　答案：D
　　解析：答案A不正確，橫截面回歸分析檢驗一個特定時間上，大量數據間的關系（例如，不同的或者多種生產方法或者地點）；
　　答案B不正確，回歸分析將預測與特定變量的變化關聯在一起；
　　答案C不正確，使用指數平滑法，每次預測值等于上一次的觀測值與平滑系數乘積加上上一次的預測值與1減去平滑系數的乘積之和。
　　答案D正確，簡單移動平均法是一種平滑技術，使用過去N期（通過t期）的經驗來預測下一期的值。因此，使用新的觀測來代替就的觀測值得到均值。下一期的預測公式（t+1期）是過去N個觀測值的和除以N。

　　 17. 作為風險分析的一部分，一位審計師希望使用過去30個月的銷售結果預測下個月某個工廠銷售量的增長情況。審計人員已經歸納了在過去9個月組織內影響銷售量變化的顯著因素。最有效的分析技術將是：
　　 A．未加權的移動平均；
　　 B．指數平滑；
　　 C．排隊論；
　　 D．線性回歸分析。
　　答案：B 
　　解析：答案A不正確，未加權的平均不會為更近的數據賦予較大權重；
　　答案B正確，在指數平滑法下，每次預測等于上次的觀測值的與平滑系數乘積加上上一次的預測值與1減去平滑系數的乘積之和。因此，平滑方法意味著近期數據被賦予了更多的權重。隨時間變長，所有的數據權重按指數下降。這一特點十分重要，因為組織變化會影響銷售量。
　　答案C不正確，排隊論用來最小化等候隊列的成本；
　　答案D不正確，線性回歸分析是確定變量間關系的方程式，并沒有為更近的數據賦予重要性。 
　　 
　　 18. 首席審計執行官應將結果發布給適當的對象（標準2440）。向外部機構發布信息：
　　 A．受《標準》的禁止；
　　 B．要求排除對《標準》的參考；
　　 C．要求所開展的業務生成的信息與《標準》保持一致；
　　 D．僅在開展新業務的時候是允許的。
　　答案：C 
　　解析：答案A不正確，標準允許向外部機構發送信息；
　　答案B不正確，報告或其他的溝通應參考適用的標準；
　　答案C正確，業務開展所生成的向外部機構發送的內部審計報告或溝通應與內部審計專業實務的適用標準保持一致，并在報告或其他溝通中包含這類標準的參考內容。
　　答案D不正確，在特定情形下，修改現有的報告或信息以使之適合向外部機構發送是可能的。在其他的情形下，根據以前所開展的工作生成新的報告是可能的。
　　根據以下信息回答19-20題。
內部審計師向業務提交了審計報告的初稿，為結束會議做準備，以下內容摘自報告初稿：
　　所開展的業務完成了以下幾項目標：
　　 ①證實倉庫中存儲的未經使用的機器的存在性；
　　 ②確定在存儲過程中機器是否有損壞的狀況；
　　 ③審核倉庫工作人員所開展的操作程序；
　　 ④確定倉庫中的機器是否按恰當的會計程序記賬；
　　 ⑤計算倉庫中存貨的當前公允價；
　　 ⑥將機器的總值與賬面記錄進行比較。
　　從采購記錄中抽取30臺機器作為樣本，證實有13臺在倉庫中，另外5臺在碼頭準備運往生產車間，其余12臺已運到生產車間。對倉庫采用的會計程序的檢查表明倉庫會計職員沒有按政策規定在每月核對存貨記錄。在抽取25臺機器樣本來測試機器的損壞情況時，發現只有一臺沒有損壞。內部審計師證實列在倉庫政策手冊中規定的操作程序看來是充分的，并且倉庫工作人員明顯遵守了上述程序。當然，在驗收存貨時所進行的檢查除外。
　　 
　　 19. 在內部審計師與業務客戶溝通時，形式要件與信息特征均可能妨礙溝通過程。內部審計師對形式要件的控制很有限，但對信息特征給予了充分的控制。以下哪項是編制審計報告的內部審計師忽視的信息特征：
　　 A.信息的順序；
　　 B.報告接收人的性質；
　　 C.噪聲；
　　 D.以前與業務客戶接觸過。
　　答案：A
　　解析：答案A正確，內部審計師忽略了對信息的組織。由于所報告的信息較復雜，應將審計報告的內容按邏輯順序組織起來以便于理解和接受。出于上述原因，商業報告中通常采用標準化的格式。
　　答案B不正確，報告接收人的性質是形式要件，它在內部審計師的控制之外；
　　答案C不正確，噪聲是形式要件，它會妨礙預定信息的有效溝通；
　　答案D不正確，以前與業務客戶接觸過是形式要件，它在內部審計師的控制之外。
　　 
　　 20. 審計報告的目的是指出問題及存在的影響。這些目標是否能達到取決于報告書寫是否清晰明了。在審計報告中違反了哪項溝通的清晰性原則：
　　 A.適當地組織報告內容；
　　 B.大量使用簡短的句子；
　　 C.使用主動詞；
　　 D.以上答案都對。
　　答案：D 
　　解析：答案A、B和C不正確，審計報告應恰當的組織、簡明并使用主動詞。
　　答案D正確，審計報告應良好的組織以便信息得到恰當的關注。而且，所提交的信息是按邏輯順序來闡明內部審計師的理由，這種有效的組織加強了對報告的理解。將句子盡可能的簡化有助于理解。而且，主動詞要比被動詞更生動、更簡明。

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