2025年大学统计学期末考试题库——时间序列分析方法在医疗预测中的应用试题.docx

2025年大学统计学期末考试题库——时间序列分析方法在医疗预测中的应用试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题

要求：请从每题的四个选项中选择一个最符合题意的答案。

1.下列哪项不是时间序列分析的基本步骤？

A.数据收集

B.数据清洗

C.数据可视化

D.模型选择

2.时间序列数据的主要特征不包括：

A.随机性

B.线性

C.连续性

D.自相关性

3.在时间序列分析中，以下哪项不是平稳序列？

A.具有恒定的均值

B.具有恒定的方差

C.具有恒定的自协方差函数

D.具有非恒定的均值

4.以下哪项不是自回归模型（AR）的特点？

A.模型中只包含过去时刻的观测值

B.模型中包含未来时刻的观测值

C.模型中包含过去时刻的预测值

D.模型中包含过去时刻的误差项

5.以下哪项不是移动平均模型（MA）的特点？

A.模型中只包含过去时刻的观测值

B.模型中包含未来时刻的观测值

C.模型中包含过去时刻的预测值

D.模型中包含过去时刻的误差项

6.以下哪项不是季节性分解方法？

A.滑动平均法

B.加权移动平均法

C.指数平滑法

D.阶段法

7.在时间序列分析中，以下哪项不是趋势预测？

A.线性趋势预测

B.指数趋势预测

C.季节性趋势预测

D.非线性趋势预测

8.以下哪项不是时间序列分析方法在医疗预测中的应用？

A.疾病趋势预测

B.医疗资源需求预测

C.医疗成本预测

D.医疗政策分析

9.以下哪项不是时间序列分析方法的优势？

A.提高预测精度

B.降低预测风险

C.帮助制定医疗政策

D.提高医疗资源配置效率

10.以下哪项不是时间序列分析方法在医疗预测中的局限性？

A.需要大量历史数据

B.对数据质量要求较高

C.预测结果受季节性因素影响

D.模型复杂度高

二、简答题

要求：请简要回答以下问题。

1.简述时间序列分析的基本步骤。

2.简述平稳序列的特征。

3.简述自回归模型（AR）的特点。

4.简述移动平均模型（MA）的特点。

5.简述季节性分解方法。

6.简述时间序列分析方法在医疗预测中的应用。

7.简述时间序列分析方法的优势。

8.简述时间序列分析方法在医疗预测中的局限性。

三、计算题

要求：请根据给定的时间序列数据，完成以下计算。

1.假设有一组时间序列数据如下：[5,7,6,8,9,7,6,5,4,3]。请计算该时间序列的均值、方差和标准差。

2.假设有一组时间序列数据如下：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。请绘制该时间序列的散点图，并观察其趋势。

3.假设有一组时间序列数据如下：[5,7,6,8,9,7,6,5,4,3]。请使用自回归模型（AR）对其进行拟合，并计算模型的参数。

四、论述题

要求：请结合实际案例，论述时间序列分析方法在疾病趋势预测中的应用及其重要性。

五、应用题

要求：根据以下时间序列数据，使用指数平滑法（Holt-Winters方法）进行预测，并计算预测误差。

时间序列数据：[120,130,140,150,160,170,180,190,200,210]

六、分析题

要求：分析以下时间序列数据，识别并解释其趋势、季节性和周期性，并选择合适的模型进行拟合。时间序列数据：[20,25,22,28,30,27,25,23,29,32,31,30,28,26,24,22,20,18,16,14,12,10,8,6,4,2]

本次试卷答案如下：

一、选择题

1.答案：D

解析：时间序列分析的基本步骤包括数据收集、数据清洗、数据可视化、模型选择和模型评估，不包括数据清洗。

2.答案：B

解析：时间序列数据具有随机性、连续性和自相关性，但不一定是线性的。

3.答案：D

解析：平稳序列具有恒定的均值、方差和自协方差函数，非恒定的均值意味着序列不是平稳的。

4.答案：B

解析：自回归模型（AR）只包含过去时刻的观测值，不包含未来时刻的观测值。

5.答案：B

解析：移动平均模型（MA）只包含过去时刻的观测值，不包含未来时刻的观测值。

6.答案：C

解析：季节性分解方法包括滑动平均法、加权移动平均法和阶段法，指数平滑法不是季节性分解方法。

7.答案：D

解析：趋势预测包括线性趋势预测、指数趋势预测和非线性趋势预测，季节性趋势预测不属于趋势预测。

8.答案：D

解析：时间序列分析方法在医疗预测中的应用包括疾病趋势预测、医疗资源需求预测、医疗成本预测等，不包括医疗政策分