2025年统计学专业期末考试题库（统计质量管理）时间序列分析试题集

2025年统计学专业期末考试题库（统计质量管理）时间序列分析试题集考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、单项选择题要求：从下列各题的四个选项中，选择一个最符合题意的答案。1.时间序列分析的基本目的是：A.描述时间序列的过去变化B.预测未来时间序列的趋势C.分析时间序列的周期性变化D.以上都是2.以下哪一项不是时间序列分析中常用的统计量：A.平均数B.标准差C.相关系数D.自相关系数3.时间序列分析中，平稳时间序列的特点是：A.随机波动B.非随机波动C.周期性波动D.以上都不对4.在时间序列分析中，自回归模型AR(p)中的p表示：A.预测值B.模型参数C.自相关系数D.模型阶数5.时间序列分析中的移动平均模型MA(q)中的q表示：A.模型参数B.模型阶数C.自相关系数D.预测值6.以下哪一项不是时间序列分析中的模型：A.自回归模型B.移动平均模型C.自回归移动平均模型D.线性回归模型7.时间序列分析中，ARIMA模型中的A表示：A.自回归B.移动平均C.差分D.以上都是8.时间序列分析中，以下哪一项不是模型检验的标准：A.自相关性B.平稳性C.交叉相关性D.异常值9.时间序列分析中，以下哪一项不是季节性因素：A.季节变化B.季节性波动C.季节性周期D.季节性波动10.时间序列分析中，以下哪一项不是趋势因素：A.趋势性波动B.趋势性周期C.趋势性变化D.趋势性波动二、多项选择题要求：从下列各题的四个选项中，选择所有符合题意的答案。1.时间序列分析的基本方法包括：A.自回归模型B.移动平均模型C.差分D.模型识别2.时间序列分析中，以下哪些因素会影响时间序列的稳定性：A.随机因素B.季节性因素C.趋势性因素D.自相关性3.时间序列分析中的模型检验包括：A.自相关性检验B.平稳性检验C.交叉相关性检验D.异常值检验4.时间序列分析中的季节性因素包括：A.季节性周期B.季节性波动C.季节性变化D.季节性因素5.时间序列分析中的趋势因素包括：A.趋势性周期B.趋势性波动C.趋势性变化D.趋势性因素三、判断题要求：判断下列各题的正误。1.时间序列分析只适用于金融、经济等领域，不适用于其他领域。（）2.时间序列分析中的平稳时间序列是指其统计特性不随时间变化的时间序列。（）3.时间序列分析中的自回归模型AR(p)中，p越大，模型的预测精度越高。（）4.时间序列分析中的移动平均模型MA(q)中，q越大，模型的预测精度越高。（）5.时间序列分析中的ARIMA模型可以同时考虑自相关性、移动平均性和季节性因素。（）6.时间序列分析中的模型检验是确保模型预测准确性的重要步骤。（）7.时间序列分析中的季节性因素是指在一定时间范围内，数据呈现出周期性变化的因素。（）8.时间序列分析中的趋势因素是指数据随时间推移呈现出的总体趋势。（）9.时间序列分析中的异常值会对模型预测产生较大影响。（）10.时间序列分析中的模型选择应根据实际情况和需求进行。（）四、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.解释时间序列中的自相关性及其对模型预测的影响。3.说明时间序列分析中平稳性的概念及其重要性。五、计算题要求：根据给定的时间序列数据，进行以下计算。1.已知时间序列数据如下：[100,105,102,110,108,115,113,120,118,125]，请计算该时间序列的均值、标准差和变异系数。2.给定时间序列数据如下：[20,25,22,30,28,35,33,40,38,45]，请使用3期移动平均法计算该时间序列的移动平均数。六、论述题要求：结合实际案例，论述时间序列分析在预测中的应用及其价值。本次试卷答案如下：一、单项选择题1.D.以上都是解析：时间序列分析旨在描述时间序列的过去变化、预测未来趋势以及分析周期性变化，因此选项D正确。2.C.相关系数解析：相关系数是衡量两个变量之间线性关系强度的指标，不属于时间序列分析中常用的统计量。3.A.随机波动解析：平稳时间序列的特点是其统计特性不随时间变化，因此呈现出随机波动。4.D.模型阶数解析：自回归模型AR(p)中的p表示模型阶数，即自相关项的数量。5.B.模型阶数解析：移动平均模型MA(q)中的q表示模型阶数，即移动平均项的数量。6.D.线性回归模型解析：线性回归模型不属于时间序列分析中的模型，它主要用于分析两个或多个变量之间的线性关系。7.A.自回归解析：ARIMA模型中的A表示自回归，即模型中包含自回归项。8.D.异常值检验解析：模型检验的标准包括自相关性、平稳性和交叉相关性，异常值检验不属于模型检验的标准。9.D.季节性波动解析：季节性因素是指在一定时间范围内，数据呈现出周期性变化的因素，季节性波动是其表现之一。10.A.趋势性波动解析：趋势因素是指数据随时间推移呈现出的总体趋势，趋势性波动是其表现之一。二、多项选择题1.A.自回归模型B.移动平均模型C.差分D.模型识别解析：时间序列分析的基本方法包括自回归模型、移动平均模型、差分和模型识别。2.A.随机因素B.季节性因素C.趋势性因素D.自相关性解析：时间序列的稳定性受随机因素、季节性因素、趋势性因素和自相关性等因素的影响。3.A.自相关性检验B.平稳性检验C.交叉相关性检验D.异常值检验解析：时间序列分析中的模型检验包括自相关性检验、平稳性检验、交叉相关性检验和异常值检验。4.A.季节性周期B.季节性波动C.季节性变化D.季节性因素解析：季节性因素包括季节性周期、季节性波动、季节性变化和季节性因素。5.A.趋势性周期B.趋势性波动C.趋势性变化D.趋势性因素解析：趋势因素包括趋势性周期、趋势性波动、趋势性变化和趋势性因素。三、判断题1.×解析：时间序列分析不仅适用于金融、经济等领域，还适用于其他领域，如气象、生物、工程等。2.√解析：平稳时间序列是指其统计特性不随时间变化的时间序列，这是时间序列分析的基础。3.×解析：自回归模型AR(p)中，p越大，模型的复杂度越高，但不一定意味着预测精度越高。4.×解析：移动平均模型MA(q)中，q越大，模型的复杂度越高，但不一定意味着预测精度越高。5.√解析：ARIMA模型可以同时考虑自相关性、移动平均性和季节性因素，适用于复杂的时间序列分析。6.√解析：模型检验是确保模型预测准确性的重要步骤，有助于识别和修正模型中的问题。7.√解析：季节性因素是指在一定时间范围内，数据呈现出周期性变化