2025年统计学专业期末考试题库：统计预测与决策决策支持系统试题

2025年统计学专业期末考试题库：统计预测与决策决策支持系统试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、单项选择题要求：选择正确的答案。1.下列哪个模型不属于时间序列分析模型？A.自回归模型B.移动平均模型C.逻辑回归模型D.ARIMA模型2.在时间序列分析中，下列哪个方法可以用来识别趋势？A.阿尔法系数B.自回归系数C.汇总自回归系数D.马可夫链3.下列哪个指标可以用来衡量时间序列的平稳性？A.假设检验B.频率分析C.自相关分析D.残差分析4.在回归分析中，下列哪个系数表示自变量对因变量的影响程度？A.系数B.截距C.标准误差D.拟合优度5.下列哪个模型属于线性回归模型？A.比例模型B.对数模型C.逻辑回归模型D.生存分析模型6.下列哪个方法可以用来判断模型的显著性？A.t检验B.F检验C.卡方检验D.残差分析7.在决策支持系统中，下列哪个概念表示系统在给定条件下做出的最佳决策？A.状态B.策略C.结果D.目标8.下列哪个算法属于决策树算法？A.支持向量机B.随机森林C.决策树D.K最近邻9.下列哪个指标可以用来衡量决策支持系统的性能？A.灵活性B.可靠性C.可用性D.可扩展性10.下列哪个概念表示决策支持系统在处理大量数据时能够保持稳定性和准确性？A.鲁棒性B.性能C.稳定性D.可用性二、多项选择题要求：选择所有正确的答案。1.时间序列分析中，常用的方法有：A.自回归模型B.移动平均模型C.逻辑回归模型D.ARIMA模型E.指数平滑法2.在回归分析中，常用的统计检验方法有：A.t检验B.F检验C.卡方检验D.残差分析E.自相关分析3.决策支持系统的功能包括：A.数据采集与处理B.数据可视化C.决策分析D.模型建立E.决策评价4.常见的决策树算法有：A.决策树B.随机森林C.支持向量机D.K最近邻E.神经网络5.决策支持系统的评价指标包括：A.灵活性B.可靠性C.可用性D.可扩展性E.鲁棒性四、简答题要求：简述以下概念的定义及其在统计预测与决策中的应用。1.定义并简述预测误差的概念及其分类。2.解释什么是决策树，并说明其在决策支持系统中的作用。3.描述什么是敏感性分析，以及为什么它对于决策支持系统很重要。五、论述题要求：结合实际案例，论述如何利用统计预测方法为一家零售企业制定库存管理策略。六、案例分析题要求：分析以下案例，并回答提出的问题。案例：某公司计划在未来五年内扩大其产品线，公司管理层希望利用统计预测方法来评估不同市场推广策略的效果。问题：1.针对该案例，提出一种合适的统计预测模型，并简述其原理。2.分析在实施该预测模型时可能遇到的问题，并提出相应的解决方案。本次试卷答案如下：一、单项选择题1.C。逻辑回归模型主要用于分类问题，不属于时间序列分析模型。2.A。阿尔法系数用于衡量股票收益的相对水平，不是时间序列分析的识别趋势方法。3.C。自相关分析用于分析时间序列数据的自相关性，是衡量平稳性的常用方法。4.A。系数表示自变量对因变量的影响程度，是回归分析中的核心概念。5.D。线性回归模型是一种最基础的回归模型，用于分析自变量与因变量之间的线性关系。6.B。F检验用于判断回归模型的显著性，即回归系数是否显著不为零。7.B。策略表示在给定条件下做出的最佳决策，是决策支持系统的核心概念。8.C。决策树是一种基于树形结构的分类与回归算法，常用于决策支持系统。9.B。可靠性表示决策支持系统在处理大量数据时保持稳定性和准确性的能力。10.A。鲁棒性表示决策支持系统在面对不确定性和异常数据时的稳定性和准确性。二、多项选择题1.ABD。自回归模型、移动平均模型、ARIMA模型和指数平滑法都是时间序列分析中常用的方法。2.ABD。t检验、F检验和残差分析都是回归分析中常用的统计检验方法。3.ABCDE。决策支持系统的功能包括数据采集与处理、数据可视化、决策分析、模型建立和决策评价。4.ABCD。决策树、随机森林、支持向量机和K最近邻都是常见的决策树算法。5.ABCDE。灵活性、可靠性、可用性、可扩展性和鲁棒性都是决策支持系统的评价指标。四、简答题1.预测误差是指预测值与实际值之间的差异。它可以分为两种类型：绝对误差和相对误差。绝对误差是指预测值与实际值之差的绝对值，而相对误差是指绝对误差与实际值的比值。在统计预测中，通过计算预测误差可以评估预测模型的准确性。2.决策树是一种基于树形结构的分类与回归算法。它通过将数据集分割成多个子集，每个子集对应一个决策规则，最终形成一棵树状结构。在决策支持系统中，决策树用于将问题分解为多个子问题，并通过递归的方式对每个子问题进行决策，最终得到最佳决策。决策树在决策支持系统中的作用是帮助用户通过可视化的方式理解和分析数据，以便做出更合理的决策。3.敏感性分析是一种评估模型对输入参数变化的敏感程度的分析方法。在决策支持系统中，敏感性分析非常重要，因为它可以帮助我们了解模型对关键参数的依赖程度。通过改变输入参数的值，我们可以观察模型输出结果的变化，从而判断模型的稳定性和可靠性。敏感性分析有助于识别模型中的不确定性和风险，为决策提供更加全面的信息。五、论述题针对一家零售企业的库存管理策略，可以采用以下步骤：1.数据收集：收集企业销售数据、库存数据、供应商数据等相关信息。2.数据分析：分析销售趋势、季节性波动、库存周转率等，确定库存需求。3.模型选择：选择合适的统计预测模型，如ARIMA模型、指数平滑法等，进行库存预测。4.预测结果分析：根据预测结果，评估不同市场推广策略对库存需求的影响。5.策略制定：根据分析结果，制定库存管理策略，如调整采购计划、优化库存水平等。在实际案例中，可能需要考虑以下因素：-销售数据的季节性波动：根据历史销售数据，分析季节性需求，调整库存水平。-供应商的可靠性：评估供应商的交货时间和质量，确保库存充足。-市场竞争：分析竞争对手的市场策略，调整自身的库存管理策略。-库存成本：考虑库存成本，优化库存水平，降低成本。六、案例分析题1.针对该案例，可以选择ARIMA模型进行统计预测。ARIMA模型是一种适用于时间序列数据的预测模型，可以处理季节性波动、趋势和随机性。其原理是通过对时间序列数据进行自回归、移动平均和差分等处理，建立数学模型，从而预测未来的趋势。2.在实施ARIMA模型时可能遇到的问题包括：-数据质量：确保数据准确性和完整性，避免模型预测偏差。-模型选择：根据数据特性选择合适的ARIMA模型，避免过度拟合或欠拟合。-季节性因素：分析季节性波动对预测结果的影响，调整模型参数。-异常值处理：处理数据中的异常