2025年大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫(kù)：統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與決策實(shí)戰(zhàn)模擬題庫(kù)

2025年大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫(kù)：統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與決策實(shí)戰(zhàn)模擬題庫(kù)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)選擇題（本大題共20小題，每小題2分，共40分）1.下列哪項(xiàng)不是時(shí)間序列預(yù)測(cè)的常用方法？A.移動(dòng)平均法B.自回歸模型C.馬爾可夫鏈模型D.邏輯回歸模型2.下列哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量表示總體中各單位的差異程度？A.均值B.標(biāo)準(zhǔn)差C.離散系數(shù)D.中位數(shù)3.下列哪個(gè)方法用于描述兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系？A.線性回歸B.卡方檢驗(yàn)C.秩和檢驗(yàn)D.判別分析4.下列哪個(gè)方法用于評(píng)估模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性？A.決策樹(shù)B.隨機(jī)森林C.交叉驗(yàn)證D.梯度提升機(jī)5.下列哪個(gè)指標(biāo)用于衡量時(shí)間序列的平穩(wěn)性？A.ACFB.PACFC.ADFD.KPSS6.下列哪個(gè)指標(biāo)表示數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)？A.最大值B.最小值C.均值D.中位數(shù)7.下列哪個(gè)方法用于處理缺失值？A.刪除B.填充C.替換D.保留8.下列哪個(gè)指標(biāo)表示數(shù)據(jù)的離散程度？A.離散系數(shù)B.標(biāo)準(zhǔn)差C.離散度D.中位數(shù)9.下列哪個(gè)方法用于描述多個(gè)變量之間的關(guān)系？A.主成分分析B.因子分析C.相關(guān)分析D.回歸分析10.下列哪個(gè)方法用于處理分類變量？A.線性回歸B.邏輯回歸C.決策樹(shù)D.隨機(jī)森林11.下列哪個(gè)指標(biāo)表示時(shí)間序列的波動(dòng)性？A.平均絕對(duì)誤差B.平均絕對(duì)百分比誤差C.均方誤差D.均方根誤差12.下列哪個(gè)指標(biāo)表示時(shí)間序列的自相關(guān)性？A.自相關(guān)系數(shù)B.移動(dòng)平均系數(shù)C.偏自相關(guān)系數(shù)D.協(xié)方差13.下列哪個(gè)指標(biāo)表示時(shí)間序列的預(yù)測(cè)精度？A.相對(duì)誤差B.絕對(duì)誤差C.平均絕對(duì)誤差D.均方誤差14.下列哪個(gè)方法用于處理非線性關(guān)系？A.線性回歸B.非線性回歸C.支持向量機(jī)D.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)15.下列哪個(gè)指標(biāo)表示時(shí)間序列的滯后性？A.滯后系數(shù)B.滯后階數(shù)C.滯后時(shí)間D.滯后變量16.下列哪個(gè)指標(biāo)表示時(shí)間序列的周期性？A.周期長(zhǎng)度B.周期頻率C.周期指數(shù)D.周期函數(shù)17.下列哪個(gè)指標(biāo)表示時(shí)間序列的趨勢(shì)性？A.趨勢(shì)系數(shù)B.趨勢(shì)指數(shù)C.趨勢(shì)函數(shù)D.趨勢(shì)線18.下列哪個(gè)方法用于處理異常值？A.刪除B.替換C.平滑D.穩(wěn)定19.下列哪個(gè)指標(biāo)表示時(shí)間序列的平穩(wěn)性？A.ACFB.PACFC.ADFD.KPSS20.下列哪個(gè)方法用于處理時(shí)間序列的異常值？A.刪除B.替換C.平滑D.穩(wěn)定二、多項(xiàng)選擇題（本大題共10小題，每小題3分，共30分）1.時(shí)間序列預(yù)測(cè)的常用方法包括哪些？A.移動(dòng)平均法B.自回歸模型C.馬爾可夫鏈模型D.指數(shù)平滑法2.時(shí)間序列的平穩(wěn)性有哪些特征？A.平均值不變B.方差不變C.自相關(guān)系數(shù)不變D.協(xié)方差不變3.時(shí)間序列的波動(dòng)性有哪些特征？A.均值波動(dòng)B.方差波動(dòng)C.離散系數(shù)波動(dòng)D.標(biāo)準(zhǔn)差波動(dòng)4.時(shí)間序列的趨勢(shì)性有哪些特征？A.平均值趨勢(shì)B.方差趨勢(shì)C.離散系數(shù)趨勢(shì)D.標(biāo)準(zhǔn)差趨勢(shì)5.時(shí)間序列的周期性有哪些特征？A.周期長(zhǎng)度B.周期頻率C.周期指數(shù)D.周期函數(shù)6.時(shí)間序列的滯后性有哪些特征？A.滯后系數(shù)B.滯后階數(shù)C.滯后時(shí)間D.滯后變量7.時(shí)間序列的異常值有哪些處理方法？A.刪除B.替換C.平滑D.穩(wěn)定8.時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法有哪些？A.ACFB.PACFC.ADFD.KPSS9.時(shí)間序列的預(yù)測(cè)精度有哪些指標(biāo)？A.相對(duì)誤差B.絕對(duì)誤差C.平均絕對(duì)誤差D.均方誤差10.時(shí)間序列的分析方法有哪些？A.移動(dòng)平均法B.自回歸模型C.馬爾可夫鏈模型D.指數(shù)平滑法三、簡(jiǎn)答題（本大題共2小題，每小題10分，共20分）1.簡(jiǎn)述時(shí)間序列預(yù)測(cè)的基本步驟。2.簡(jiǎn)述時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法。四、計(jì)算題（本大題共4小題，每小題10分，共40分）1.已知某城市過(guò)去5年的居民消費(fèi)支出數(shù)據(jù)如下（單位：元）：2019年：10002020年：11002021年：12002022年：13002023年：1400請(qǐng)使用移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)2024年的居民消費(fèi)支出。2.某公司過(guò)去3個(gè)月的銷售額數(shù)據(jù)如下（單位：萬(wàn)元）：1月：102月：123月：14請(qǐng)使用自回歸模型預(yù)測(cè)4月的銷售額。3.某城市過(guò)去5年的失業(yè)率數(shù)據(jù)如下（%）：2019年：42020年：52021年：62022年：72023年：8請(qǐng)使用指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)2024年的失業(yè)率。4.某公司過(guò)去6個(gè)月的訂單量數(shù)據(jù)如下（單位：件）：1月：1002月：1203月：1304月：1405月：1506月：160請(qǐng)使用線性回歸模型預(yù)測(cè)7月的訂單量。五、論述題（本大題共2小題，每小題15分，共30分）1.論述時(shí)間序列預(yù)測(cè)在商業(yè)決策中的應(yīng)用。2.論述如何提高時(shí)間序列預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。六、綜合分析題（本大題共2小題，每小題15分，共30分）1.某城市過(guò)去10年的GDP數(shù)據(jù)如下（單位：億元）：2014年：10002015年：11002016年：12002017年：13002018年：14002019年：15002020年：16002021年：17002022年：18002023年：1900請(qǐng)分析該城市GDP的變化趨勢(shì)，并預(yù)測(cè)2024年的GDP。2.某公司過(guò)去5年的員工流失率數(shù)據(jù)如下（%）：2019年：52020年：62021年：72022年：82023年：9請(qǐng)分析該公司的員工流失情況，并預(yù)測(cè)2024年的員工流失率。本次試卷答案如下：一、單項(xiàng)選擇題1.D。邏輯回歸模型通常用于分類問(wèn)題，而不是時(shí)間序列預(yù)測(cè)。2.B。標(biāo)準(zhǔn)差是衡量總體中各單位差異程度的統(tǒng)計(jì)量。3.A。線性回歸用于描述兩個(gè)變量之間的線性相關(guān)關(guān)系。4.C。交叉驗(yàn)證是一種評(píng)估模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的方法。5.C。ADF（AugmentedDickey-Fuller）檢驗(yàn)用于評(píng)估時(shí)間序列的平穩(wěn)性。6.C。均值表示數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)。7.B。填充方法用于處理缺失值，通過(guò)估計(jì)缺失值來(lái)填充。8.B。標(biāo)準(zhǔn)差表示數(shù)據(jù)的離散程度。9.D。回歸分析用于描述多個(gè)變量之間的關(guān)系。10.B。邏輯回歸用于處理分類變量。11.B。平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）用于衡量時(shí)間序列的波動(dòng)性。12.A。自相關(guān)系數(shù)表示時(shí)間序列的自相關(guān)性。13.C。平均絕對(duì)誤差（MAE）用于衡量時(shí)間序列的預(yù)測(cè)精度。14.B。非線性回歸用于處理非線性關(guān)系。15.B。滯后階數(shù)表示時(shí)間序列的滯后性。16.A。周期長(zhǎng)度表示時(shí)間序列的周期性。17.A。趨勢(shì)系數(shù)表示時(shí)間序列的趨勢(shì)性。18.C。平滑方法用于處理異常值，通過(guò)平滑數(shù)據(jù)來(lái)減少異常值的影響。19.C。ADF檢驗(yàn)用于評(píng)估時(shí)間序列的平穩(wěn)性。20.A。刪除方法用于處理時(shí)間序列的異常值，通過(guò)刪除異常值來(lái)提高預(yù)測(cè)精度。二、多項(xiàng)選擇題1.A、B、C、D。移動(dòng)平均法、自回歸模型、馬爾可夫鏈模型和指數(shù)平滑法都是時(shí)間序列預(yù)測(cè)的常用方法。2.A、B、C、D。時(shí)間序列的平穩(wěn)性包括平均值不變、方差不變、自相關(guān)系數(shù)不變和協(xié)方差不變。3.A、B、C、D。時(shí)間序列的波動(dòng)性包括均值波動(dòng)、方差波動(dòng)、離散系數(shù)波動(dòng)和標(biāo)準(zhǔn)差波動(dòng)。4.A、B、C、D。時(shí)間序列的趨勢(shì)性包括平均值趨勢(shì)、方差趨勢(shì)、離散系數(shù)趨勢(shì)和標(biāo)準(zhǔn)差趨勢(shì)。5.A、B、C、D。時(shí)間序列的周期性包括周期長(zhǎng)度、周期頻率、周期指數(shù)和周期函數(shù)。6.A、B、C、D。時(shí)間序列的滯后性包括滯后系數(shù)、滯后階數(shù)、滯后時(shí)間和滯后變量。7.A、B、C、D。異常值的處理方法包括刪除、替換、平滑和穩(wěn)定。8.A、B、C、D。時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法包括ACF、PACF、ADF和KPSS。9.A、B、C、D。時(shí)間序列的預(yù)測(cè)精度指標(biāo)包括相對(duì)誤差、絕對(duì)誤差、平均絕對(duì)誤差和均方誤差。10.A、B、C、D。時(shí)間序列的分析方法包括移動(dòng)平均法、自回歸模型、馬爾可夫鏈模型和指數(shù)平滑法。三、簡(jiǎn)答題1.時(shí)間序列預(yù)測(cè)的基本步驟包括：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和預(yù)測(cè)。2.時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法包括：ADF檢驗(yàn)、KPSS檢驗(yàn)、單位根檢驗(yàn)和自相關(guān)函數(shù)（ACF）。四、計(jì)算題1.使用移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)2024年的居民消費(fèi)支出：-計(jì)算3年移動(dòng)平均數(shù)：[(1000+1100+1200)/3]=1150-計(jì)算4年移動(dòng)平均數(shù)：[(1100+1200+1300)/3]=1200-預(yù)測(cè)2024年的居民消費(fèi)支出為1200元。2.使用自回歸模型預(yù)測(cè)4月的銷售額：-計(jì)算自回歸系數(shù)：AR(1)=(12-10)/(10-0)=0.2-預(yù)測(cè)4月的銷售額：14+0.2*12=15.4萬(wàn)元。3.使用指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)2024年的失業(yè)率：-計(jì)算平滑系數(shù)：α=0.3-計(jì)算預(yù)測(cè)值：Ft+1=α*At+(1-α)*Ft-預(yù)測(cè)2024年的失業(yè)率：Ft+1=0.3*8+0.7*9=8.1%4.使用線性回歸模型預(yù)測(cè)7月的訂單量：-建立線性回歸模型：y=mx+b，其中y為訂單量，x為月份。-計(jì)算斜率m和截距b：m=(150-100)/(6-1)=10，b=100-預(yù)測(cè)7月的訂單量：y=10*7+100=170件。五、論述題1.時(shí)間序列預(yù)測(cè)在商業(yè)決策中的應(yīng)用：-預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求：幫助企業(yè)制定生產(chǎn)計(jì)劃和庫(kù)存管理策略。-預(yù)測(cè)銷售趨勢(shì)：幫助企業(yè)制定銷售目標(biāo)和營(yíng)銷策略。-預(yù)測(cè)成本：幫助企業(yè)進(jìn)行成本控制和預(yù)算管理。-預(yù)測(cè)投資回報(bào)：幫助企業(yè)進(jìn)行投資決策。2.如何提高時(shí)間序列預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性：-選擇合適的預(yù)測(cè)方法：根據(jù)數(shù)據(jù)的特征選擇合適的預(yù)測(cè)模型。-數(shù)據(jù)預(yù)處理：處理缺失值、異常值和噪聲數(shù)據(jù)。-參數(shù)優(yōu)化：調(diào)整模型參數(shù)以獲得更好的預(yù)測(cè)效果。-