2025年大学统计学期末考试题库：时间序列预测模型构建与应用试题.docx

2025年大学统计学期末考试题库：时间序列预测模型构建与应用试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.时间序列预测模型中，以下哪一项不是常用的季节性分解方法？

A.加法模型

B.减法模型

C.拉普拉斯变换

D.指数平滑

2.在时间序列预测中，以下哪一项不是常用的预测方法？

A.线性回归

B.自回归模型

C.移动平均模型

D.指数平滑

3.以下哪一项不是时间序列数据的特征？

A.线性关系

B.随机性

C.季节性

D.平稳性

4.在时间序列预测中，以下哪一项不是常用的模型参数估计方法？

A.最小二乘法

B.递推法

C.马尔可夫链

D.贝叶斯方法

5.以下哪一项不是时间序列预测中的自相关系数？

A.ρ

B.σ

C.γ

D.τ

6.在时间序列预测中，以下哪一项不是常用的模型检验方法？

A.ACF检验

B.PACF检验

C.方差分析

D.卡方检验

7.以下哪一项不是时间序列预测中的残差分析？

A.残差序列的自相关性

B.残差序列的平稳性

C.残差序列的线性关系

D.残差序列的随机性

8.在时间序列预测中，以下哪一项不是常用的预测指标？

A.平均绝对误差（MAE）

B.平均相对误差（MRE）

C.平均绝对百分比误差（MAPE）

D.标准差

9.以下哪一项不是时间序列预测中的时间序列分解？

A.加法模型

B.减法模型

C.乘法模型

D.指数模型

10.在时间序列预测中，以下哪一项不是常用的预测模型？

A.自回归模型（AR）

B.移动平均模型（MA）

C.自回归移动平均模型（ARMA）

D.自回归积分移动平均模型（ARIMA）

二、多项选择题（每题3分，共30分）

1.时间序列预测中，以下哪些是常用的季节性分解方法？

A.加法模型

B.减法模型

C.拉普拉斯变换

D.指数平滑

2.以下哪些是时间序列数据的特征？

A.线性关系

B.随机性

C.季节性

D.平稳性

3.以下哪些是时间序列预测中的预测方法？

A.线性回归

B.自回归模型

C.移动平均模型

D.指数平滑

4.以下哪些是时间序列预测中的模型参数估计方法？

A.最小二乘法

B.递推法

C.马尔可夫链

D.贝叶斯方法

5.以下哪些是时间序列预测中的自相关系数？

A.ρ

B.σ

C.γ

D.τ

6.以下哪些是时间序列预测中的模型检验方法？

A.ACF检验

B.PACF检验

C.方差分析

D.卡方检验

7.以下哪些是时间序列预测中的残差分析？

A.残差序列的自相关性

B.残差序列的平稳性

C.残差序列的线性关系

D.残差序列的随机性

8.以下哪些是时间序列预测中的预测指标？

A.平均绝对误差（MAE）

B.平均相对误差（MRE）

C.平均绝对百分比误差（MAPE）

D.标准差

9.以下哪些是时间序列预测中的时间序列分解？

A.加法模型

B.减法模型

C.乘法模型

D.指数模型

10.以下哪些是时间序列预测中的预测模型？

A.自回归模型（AR）

B.移动平均模型（MA）

C.自回归移动平均模型（ARMA）

D.自回归积分移动平均模型（ARIMA）

三、简答题（每题10分，共30分）

1.简述时间序列预测的基本原理。

2.简述时间序列预测中的自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）的区别。

3.简述时间序列预测中的自回归移动平均模型（ARMA）的优缺点。

四、论述题（每题20分，共40分）

1.论述时间序列预测在实际应用中的重要性及其在各个领域的具体应用。

五、计算题（每题20分，共40分）

1.已知时间序列数据如下：[100,110,120,130,140,150,160,170,180,190]，请根据这些数据，构建一个简单的移动平均模型（MA模型），并预测接下来的三个数据点。

六、案例分析题（每题20分，共40分）

1.某城市近五年的月均降雨量数据如下（单位：毫米）：[80,85,90,95,100,105,110,115,120,125,130,135,140,145,150,155,160,165,170,175]。请根据这些数据，使用自回归移动平均模型（ARMA模型）进行预测，并分析预测结果。

本次试卷答案如下：

一、单项选择题

1.C.拉普拉斯变换

解析：拉普拉斯变换是信号处理中的一个数学工具，用于将时域信号转换为频域信号，不属于时间序列分解的方法。

2.D.指数平滑

解析：指数平滑是一种常用的趋势预测方法，但不是时间序列预测