2025年大学统计学期末考试题库：统计预测与决策策略评估实战题库.docx

2025年大学统计学期末考试题库：统计预测与决策策略评估实战题库

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.在以下选项中，哪一项不是时间序列分析的基本方法？

A.滑动平均法

B.移动平均法

C.线性回归法

D.预测分析

2.时间序列数据中，以下哪一项是描述趋势的统计量？

A.平均数

B.标准差

C.离散系数

D.平均增长率

3.以下哪种统计量可以用来衡量时间序列的稳定性？

A.变动系数

B.协方差

C.相关系数

D.离散系数

4.以下哪种方法适用于短期时间序列数据的预测？

A.指数平滑法

B.ARIMA模型

C.时间序列回归分析

D.马尔可夫链

5.在时间序列分析中，以下哪种情况可能表明存在季节性因素？

A.数据呈现出明显的周期性波动

B.数据呈现出明显的线性增长趋势

C.数据呈现出明显的随机波动

D.数据呈现出明显的负增长趋势

6.以下哪种统计量可以用来衡量时间序列的自相关性？

A.自相关系数

B.箱线图

C.均值图

D.离散系数

7.在时间序列分析中，以下哪种方法适用于非平稳时间序列数据的预测？

A.ARIMA模型

B.指数平滑法

C.时间序列回归分析

D.滑动平均法

8.以下哪种模型适用于季节性时间序列数据的预测？

A.ARIMA模型

B.时间序列回归分析

C.指数平滑法

D.自回归模型

9.在时间序列分析中，以下哪种情况可能表明存在异常值？

A.数据呈现出明显的周期性波动

B.数据呈现出明显的线性增长趋势

C.数据呈现出明显的随机波动

D.数据呈现出明显的负增长趋势

10.以下哪种统计量可以用来衡量时间序列的预测精度？

A.均方误差

B.离散系数

C.平均增长率

D.自相关系数

二、多项选择题（每题3分，共30分）

1.时间序列分析的主要目的是：

A.描述时间序列数据的特征

B.分析时间序列数据的趋势

C.识别时间序列数据的周期性

D.预测时间序列未来的走势

2.时间序列分析中常用的统计量包括：

A.平均数

B.标准差

C.相关系数

D.离散系数

3.时间序列分析的基本方法包括：

A.滑动平均法

B.移动平均法

C.线性回归法

D.指数平滑法

4.时间序列数据的特点包括：

A.数据的周期性

B.数据的随机性

C.数据的平稳性

D.数据的线性增长趋势

5.时间序列分析中常用的模型包括：

A.ARIMA模型

B.时间序列回归分析

C.指数平滑法

D.自回归模型

6.时间序列分析中，以下哪些因素可能影响预测结果？

A.数据的周期性

B.数据的随机性

C.数据的平稳性

D.模型的选择

7.时间序列分析在以下哪些领域有广泛应用？

A.金融分析

B.经济预测

C.市场营销

D.人力资源

8.时间序列分析中的异常值处理方法包括：

A.删除异常值

B.替换异常值

C.平滑异常值

D.忽略异常值

9.时间序列分析中，以下哪些因素可能影响模型的拟合效果？

A.数据的周期性

B.数据的随机性

C.数据的平稳性

D.模型的选择

10.时间序列分析的主要步骤包括：

A.数据预处理

B.模型选择

C.模型拟合

D.预测与评估

四、计算题（每题10分，共30分）

1.某公司过去12个月的销售额数据如下（单位：万元）：

5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16

（1）计算这组数据的平均值、中位数和众数。

（2）计算这组数据的方差和标准差。

（3）计算这组数据的离散系数。

2.设某地区过去5年的GDP数据如下（单位：亿元）：

100,110,120,130,140

（1）使用移动平均法计算过去3年的移动平均数。

（2）使用指数平滑法计算下一年的预测值，平滑系数为0.3。

（3）计算过去5年GDP的平均增长率。

五、简答题（每题10分，共30分）

1.简述时间序列分析的基本步骤。

2.解释什么是自回归模型，并说明其在时间序列分析中的应用。

3.简述异常值对时间序列分析的影响及其处理方法。

六、论述题（20分）

论述时间序列分析在金融领域中的应用及其重要性。

本次试卷答案如下：

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.C

解析：线性回归法是用于分析变量之间线性关系的统计方法，不属于时间序列分析的基本方法。

2.A

解析：平均数是描述时间序列数据集中趋势的统计量，用于衡量数据的平均水平。

3.A

解析：变动系数是衡量时间序列数据波动性的统计量，可以用来衡量时间序列的稳定性。

4.D

解析：预测分析是一种用于预测未