2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)期末考試題庫-統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與決策理論測(cè)試模擬試題

2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)期末考試題庫——統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與決策理論測(cè)試模擬試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪項(xiàng)不是時(shí)間序列分析的基本步驟？A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)整理C.模型選擇D.預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估2.在時(shí)間序列分析中，以下哪項(xiàng)不是常見的季節(jié)性因素？A.日歷效應(yīng)B.季節(jié)性波動(dòng)C.長(zhǎng)期趨勢(shì)D.周期性波動(dòng)3.下列哪項(xiàng)不是時(shí)間序列分析中的自回歸模型？A.AR(1)B.MA(1)C.ARIMA(1,1,1)D.AR(2)4.在時(shí)間序列分析中，以下哪項(xiàng)不是常用的季節(jié)性分解方法？A.加法模型B.乘法模型C.分解模型D.指數(shù)平滑模型5.下列哪項(xiàng)不是時(shí)間序列分析中的預(yù)測(cè)誤差？A.偶然誤差B.系統(tǒng)誤差C.殘差D.預(yù)測(cè)值6.在時(shí)間序列分析中，以下哪項(xiàng)不是常用的季節(jié)性指數(shù)？A.季節(jié)性因子B.季節(jié)性波動(dòng)C.季節(jié)性趨勢(shì)D.季節(jié)性周期7.下列哪項(xiàng)不是時(shí)間序列分析中的自相關(guān)系數(shù)？A.ρB.R2C.ACFD.PACF8.在時(shí)間序列分析中，以下哪項(xiàng)不是常用的自回歸模型？A.AR(1)B.MA(1)C.ARIMA(1,1,1)D.AR(2)9.下列哪項(xiàng)不是時(shí)間序列分析中的自回歸移動(dòng)平均模型？A.AR(1)B.MA(1)C.ARIMA(1,1,1)D.AR(2)10.在時(shí)間序列分析中，以下哪項(xiàng)不是常用的時(shí)間序列分析方法？A.加法模型B.乘法模型C.分解模型D.指數(shù)平滑模型二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共30分）1.時(shí)間序列分析的基本步驟包括：A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)整理C.模型選擇D.預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估2.時(shí)間序列分析中常見的季節(jié)性因素包括：A.日歷效應(yīng)B.季節(jié)性波動(dòng)C.長(zhǎng)期趨勢(shì)D.周期性波動(dòng)3.時(shí)間序列分析中的自回歸模型包括：A.AR(1)B.MA(1)C.ARIMA(1,1,1)D.AR(2)4.時(shí)間序列分析中的季節(jié)性分解方法包括：A.加法模型B.乘法模型C.分解模型D.指數(shù)平滑模型5.時(shí)間序列分析中的預(yù)測(cè)誤差包括：A.偶然誤差B.系統(tǒng)誤差C.殘差D.預(yù)測(cè)值6.時(shí)間序列分析中的季節(jié)性指數(shù)包括：A.季節(jié)性因子B.季節(jié)性波動(dòng)C.季節(jié)性趨勢(shì)D.季節(jié)性周期7.時(shí)間序列分析中的自相關(guān)系數(shù)包括：A.ρB.R2C.ACFD.PACF8.時(shí)間序列分析中的自回歸模型包括：A.AR(1)B.MA(1)C.ARIMA(1,1,1)D.AR(2)9.時(shí)間序列分析中的自回歸移動(dòng)平均模型包括：A.AR(1)B.MA(1)C.ARIMA(1,1,1)D.AR(2)10.時(shí)間序列分析中的時(shí)間序列分析方法包括：A.加法模型B.乘法模型C.分解模型D.指數(shù)平滑模型三、判斷題（每題2分，共20分）1.時(shí)間序列分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)重要分支，用于研究隨機(jī)現(xiàn)象的規(guī)律性。（）2.時(shí)間序列分析中的自回歸模型只考慮了當(dāng)前值與過去值的線性關(guān)系。（）3.時(shí)間序列分析中的季節(jié)性分解方法可以用于消除季節(jié)性因素的影響。（）4.時(shí)間序列分析中的自相關(guān)系數(shù)可以反映時(shí)間序列的平穩(wěn)性。（）5.時(shí)間序列分析中的預(yù)測(cè)誤差越小，預(yù)測(cè)結(jié)果越準(zhǔn)確。（）6.時(shí)間序列分析中的季節(jié)性指數(shù)可以反映季節(jié)性波動(dòng)的強(qiáng)度。（）7.時(shí)間序列分析中的自回歸移動(dòng)平均模型可以同時(shí)考慮當(dāng)前值與過去值的線性關(guān)系和隨機(jī)誤差。（）8.時(shí)間序列分析中的指數(shù)平滑模型適用于短期預(yù)測(cè)。（）9.時(shí)間序列分析中的分解模型可以將時(shí)間序列分解為趨勢(shì)、季節(jié)性和隨機(jī)性三個(gè)部分。（）10.時(shí)間序列分析中的加法模型和乘法模型在季節(jié)性分解中具有相同的作用。（）四、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述時(shí)間序列分析的基本步驟，并解釋每一步驟的作用。2.解釋什么是自回歸模型，并說明自回歸模型在時(shí)間序列分析中的應(yīng)用。3.簡(jiǎn)要介紹季節(jié)性分解方法，并說明其優(yōu)缺點(diǎn)。五、計(jì)算題（每題20分，共60分）1.已知某城市近5年的居民消費(fèi)支出時(shí)間序列數(shù)據(jù)如下表所示，請(qǐng)利用自回歸模型（AR(1)）進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)下一年度的居民消費(fèi)支出。|年份|居民消費(fèi)支出（萬元）||----|------------------||2016|1200||2017|1250||2018|1300||2019|1350||2020|1400|2.某企業(yè)近5年的銷售收入時(shí)間序列數(shù)據(jù)如下表所示，請(qǐng)利用移動(dòng)平均模型（MA(3)）進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)下一年度的銷售收入。|年份|銷售收入（萬元）||----|--------------||2016|1000||2017|1100||2018|1200||2019|1300||2020|1400|3.某城市近5年的居民消費(fèi)支出時(shí)間序列數(shù)據(jù)如下表所示，請(qǐng)利用指數(shù)平滑模型（Holt-Winters方法）進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)下一年度的居民消費(fèi)支出。|年份|居民消費(fèi)支出（萬元）||----|------------------||2016|1200||2017|1250||2018|1300||2019|1350||2020|1400|六、論述題（每題20分，共40分）1.論述時(shí)間序列分析在商業(yè)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，并舉例說明。2.分析時(shí)間序列分析中的誤差來源，并提出相應(yīng)的解決方法。本次試卷答案如下：一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.D解析：時(shí)間序列分析的基本步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、模型選擇和預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估。預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估是對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，不屬于基本步驟。2.C解析：時(shí)間序列分析中的季節(jié)性因素包括日歷效應(yīng)、季節(jié)性波動(dòng)和周期性波動(dòng)。長(zhǎng)期趨勢(shì)不屬于季節(jié)性因素。3.C解析：自回歸模型（AR）是只考慮當(dāng)前值與過去值的線性關(guān)系，而ARIMA(1,1,1)模型是結(jié)合了自回歸、移動(dòng)平均和差分的模型。4.D解析：時(shí)間序列分析中的季節(jié)性分解方法包括加法模型、乘法模型和分解模型。指數(shù)平滑模型不是季節(jié)性分解方法。5.C解析：預(yù)測(cè)誤差是指實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間的差異，通常用殘差表示。6.A解析：季節(jié)性指數(shù)是反映季節(jié)性波動(dòng)的強(qiáng)度，季節(jié)性因子是反映季節(jié)性趨勢(shì)的因子。7.A解析：自相關(guān)系數(shù)（ρ）是衡量時(shí)間序列序列中相鄰兩個(gè)觀測(cè)值之間線性相關(guān)程度的指標(biāo)。8.D解析：自回歸模型（AR）是只考慮當(dāng)前值與過去值的線性關(guān)系，而ARIMA(1,1,1)模型是結(jié)合了自回歸、移動(dòng)平均和差分的模型。9.C解析：自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）是結(jié)合了自回歸和移動(dòng)平均的模型，ARIMA(1,1,1)是ARMA模型的一種。10.D解析：時(shí)間序列分析中的時(shí)間序列分析方法包括加法模型、乘法模型、分解模型和指數(shù)平滑模型。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共30分）1.ABCD解析：時(shí)間序列分析的基本步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、模型選擇和預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估。2.ABD解析：時(shí)間序列分析中的季節(jié)性因素包括日歷效應(yīng)、季節(jié)性波動(dòng)和周期性波動(dòng)。3.ABCD解析：時(shí)間序列分析中的自回歸模型包括AR(1)、AR(2)、ARIMA(1,1,1)等。4.ABC解析：時(shí)間序列分析中的季節(jié)性分解方法包括加法模型、乘法模型和分解模型。5.ABCD解析：時(shí)間序列分析中的預(yù)測(cè)誤差包括偶然誤差、系統(tǒng)誤差、殘差和預(yù)測(cè)值。6.ABD解析：時(shí)間序列分析中的季節(jié)性指數(shù)包括季節(jié)性因子、季節(jié)性波動(dòng)和季節(jié)性周期。7.ABCD解析：時(shí)間序列分析中的自相關(guān)系數(shù)包括ρ、R2、ACF和PACF。8.ABCD解析：時(shí)間序列分析中的自回歸模型包括AR(1)、AR(2)、ARIMA(1,1,1)等。9.ABCD解析：時(shí)間序列分析中的自回歸移動(dòng)平均模型包括AR(1)、AR(2)、ARIMA(1,1,1)等。10.ABCD解析：時(shí)間序列分析中的時(shí)間序列分析方法包括加法模型、乘法模型、分解模型和指數(shù)平滑模型。三、判斷題（每題2分，共20分）1.√解析：時(shí)間序列分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)重要分支，用于研究隨機(jī)現(xiàn)象的規(guī)律性。2.×解析：自回歸模型（AR）不僅考慮了當(dāng)前值與過去值的線性關(guān)系，還包括了隨機(jī)誤差。3.√解析：季節(jié)性分解方法可以用于消除季節(jié)性因素的影響，以便更好地分析時(shí)間序列的趨勢(shì)和周期性。4.√解析：自相關(guān)系數(shù)可以反映時(shí)間序列的平穩(wěn)性，自相關(guān)系數(shù)越大，時(shí)間序列的平穩(wěn)性越差。5.×解析：預(yù)測(cè)誤差越小，預(yù)測(cè)結(jié)果不一定越準(zhǔn)確，還需要考慮預(yù)測(cè)模型的適用性和數(shù)據(jù)質(zhì)量等因素。6.√解析：季節(jié)性指數(shù)可以反映季節(jié)性波動(dòng)的強(qiáng)度，季節(jié)性指數(shù)越大，