2025年大學(xué)統(tǒng)計學(xué)期末考試題庫-統(tǒng)計預(yù)測與決策案例分析及實戰(zhàn)習(xí)題

2025年大學(xué)統(tǒng)計學(xué)期末考試題庫——統(tǒng)計預(yù)測與決策案例分析及實戰(zhàn)習(xí)題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項不是時間序列預(yù)測的常用模型？A.自回歸模型（AR）B.移動平均模型（MA）C.自回歸移動平均模型（ARMA）D.邏輯回歸模型2.在時間序列分析中，平穩(wěn)時間序列的特點是：A.方差隨時間變化B.均值隨時間變化C.自協(xié)方差函數(shù)隨時間變化D.均值不隨時間變化，自協(xié)方差函數(shù)不隨時間變化3.下列哪個系數(shù)是用來衡量時間序列的自相關(guān)性的？A.自相關(guān)系數(shù)（ACF）B.偏自相關(guān)系數(shù)（PACF）C.相關(guān)系數(shù)（R）D.方差系數(shù)（CV）4.在進(jìn)行時間序列預(yù)測時，如果預(yù)測模型預(yù)測值與實際值之間的誤差較小，說明：A.模型預(yù)測效果較好B.模型預(yù)測效果較差C.模型需要調(diào)整參數(shù)D.以上都不對5.下列哪個指標(biāo)用來衡量時間序列的長期趨勢？A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.線性趨勢6.在時間序列分析中，季節(jié)性成分指的是：A.長期趨勢B.周期性波動C.隨機(jī)波動D.以上都不對7.下列哪個指標(biāo)用來衡量時間序列的周期性波動？A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.周期性指標(biāo)8.在時間序列分析中，隨機(jī)成分指的是：A.長期趨勢B.周期性波動C.隨機(jī)波動D.以上都不對9.下列哪個指標(biāo)用來衡量時間序列的隨機(jī)波動？A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.隨機(jī)波動指標(biāo)10.在時間序列分析中，下列哪個模型適用于具有長期趨勢和季節(jié)性波動的時間序列？A.自回歸模型（AR）B.移動平均模型（MA）C.自回歸移動平均模型（ARMA）D.季節(jié)性分解模型二、多項選擇題（每題3分，共30分）1.時間序列預(yù)測的常用模型包括：A.自回歸模型（AR）B.移動平均模型（MA）C.自回歸移動平均模型（ARMA）D.季節(jié)性分解模型E.邏輯回歸模型2.時間序列分析中，平穩(wěn)時間序列的特點包括：A.均值不隨時間變化B.方差不隨時間變化C.自協(xié)方差函數(shù)不隨時間變化D.季節(jié)性成分不隨時間變化E.隨機(jī)波動不隨時間變化3.下列哪些指標(biāo)可以用來衡量時間序列的自相關(guān)性？A.自相關(guān)系數(shù)（ACF）B.偏自相關(guān)系數(shù)（PACF）C.相關(guān)系數(shù)（R）D.方差系數(shù)（CV）E.周期性指標(biāo)4.時間序列分析中，隨機(jī)成分可能包括：A.長期趨勢B.周期性波動C.隨機(jī)波動D.季節(jié)性成分E.均值5.在時間序列分析中，下列哪些模型適用于具有長期趨勢和季節(jié)性波動的時間序列？A.自回歸模型（AR）B.移動平均模型（MA）C.自回歸移動平均模型（ARMA）D.季節(jié)性分解模型E.邏輯回歸模型三、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述時間序列預(yù)測的常用模型及其特點。2.簡述平穩(wěn)時間序列的特點。3.簡述自相關(guān)系數(shù)（ACF）和偏自相關(guān)系數(shù)（PACF）的作用。4.簡述時間序列分析的步驟。5.簡述時間序列預(yù)測在實際應(yīng)用中的意義。四、論述題（每題10分，共20分）4.論述時間序列預(yù)測在金融市場分析中的應(yīng)用，并舉例說明如何利用時間序列預(yù)測模型預(yù)測股票價格。五、案例分析題（每題10分，共20分）5.案例分析：某電商平臺在春節(jié)期間的銷售額數(shù)據(jù)如下表所示。請根據(jù)所給數(shù)據(jù)，運用時間序列分析方法，分析該電商平臺春節(jié)期間的銷售額變化趨勢，并預(yù)測未來三年的銷售額。|年份|銷售額（萬元）||----|------------||2020|5000||2021|6000||2022|7000||2023|8000|六、綜合應(yīng)用題（每題10分，共20分）6.綜合應(yīng)用題：某城市近五年居民消費水平數(shù)據(jù)如下表所示。請根據(jù)所給數(shù)據(jù)，運用時間序列分析方法，分析該城市居民消費水平的變化趨勢，并預(yù)測未來三年的消費水平。|年份|消費水平（元/人）||----|----------------||2019|30000||2020|32000||2021|34000||2022|36000||2023|38000|本次試卷答案如下：一、單項選擇題答案及解析：1.答案：E解析：邏輯回歸模型主要用于分類問題，而不是時間序列預(yù)測。2.答案：D解析：平穩(wěn)時間序列的均值、方差和自協(xié)方差函數(shù)均不隨時間變化。3.答案：A解析：自相關(guān)系數(shù)（ACF）用于衡量時間序列的滯后相關(guān)性。4.答案：A解析：預(yù)測值與實際值之間的誤差小，說明模型預(yù)測效果較好。5.答案：D解析：線性趨勢可以用來衡量時間序列的長期趨勢。6.答案：B解析：季節(jié)性成分是指時間序列在固定周期內(nèi)的波動。7.答案：D解析：周期性指標(biāo)用于衡量時間序列的周期性波動。8.答案：C解析：隨機(jī)波動是指時間序列中無法預(yù)測的波動。9.答案：D解析：隨機(jī)波動指標(biāo)用于衡量時間序列的隨機(jī)波動。10.答案：D解析：季節(jié)性分解模型適用于具有長期趨勢和季節(jié)性波動的時間序列。二、多項選擇題答案及解析：1.答案：A、B、C、D、E解析：時間序列預(yù)測的常用模型包括自回歸模型、移動平均模型、自回歸移動平均模型、季節(jié)性分解模型和邏輯回歸模型。2.答案：A、B、C解析：平穩(wěn)時間序列的均值、方差和自協(xié)方差函數(shù)均不隨時間變化。3.答案：A、B解析：自相關(guān)系數(shù)（ACF）和偏自相關(guān)系數(shù)（PACF）用于衡量時間序列的自相關(guān)性。4.答案：C、D解析：隨機(jī)成分可能包括隨機(jī)波動和季節(jié)性成分。5.答案：A、B、C、D解析：季節(jié)性分解模型適用于具有長期趨勢和季節(jié)性波動的時間序列。三、簡答題答案及解析：1.答案：解析：時間序列預(yù)測的常用模型包括自回歸模型（AR）、移動平均模型（MA）、自回歸移動平均模型（ARMA）和季節(jié)性分解模型。這些模型通過分析時間序列的歷史數(shù)據(jù)，建立數(shù)學(xué)模型來預(yù)測未來的趨勢。2.答案：解析：平穩(wěn)時間序列的特點是均值不隨時間變化，方差不隨時間變化，自協(xié)方差函數(shù)不隨時間變化。3.答案：解析：自相關(guān)系數(shù)（ACF）和偏自相關(guān)系數(shù)（PACF）用于衡量時間序列的自相關(guān)性。ACF衡量時間序列自身在不同滯后期的相關(guān)性，而PACF衡量時間序列在不同滯后期的相關(guān)性，排除了其他變量的影響。4.答案：解析：時間序列分析的步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、模型擬合、模型診斷和預(yù)測。5.答案：解析：時間序列預(yù)測在實際應(yīng)用中的意義包括：幫助企業(yè)預(yù)測市場需求、預(yù)測經(jīng)濟(jì)趨勢、預(yù)測金融市場走勢、預(yù)測自然災(zāi)害等，為決策提供科學(xué)依據(jù)。四、論述題答案及解析：4.答案：解析：時間序列預(yù)測在金融市場分析中的應(yīng)用包括預(yù)測股票價格、預(yù)測市場趨勢、預(yù)測交易量等。例如，利用時間序列預(yù)測模型，可以分析股票的歷史價格數(shù)據(jù)，預(yù)測未來一段時間內(nèi)股票價格的走勢。五、案例分析題答案及解析：5.答案：解析：根據(jù)所給數(shù)據(jù)，可以使用自回歸模型（AR）或自回歸移動平均模型（ARMA）進(jìn)行分析和預(yù)測。首先，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如去除異常值和趨勢項。然后，根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的模型，進(jìn)行模型擬合和診