2025年统计学期末考试题库-统计软件EViews统计分析试题及解析

2025年统计学期末考试题库——统计软件EViews统计分析试题及解析考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、EViews软件界面操作要求：熟练掌握EViews软件的基本操作，包括创建工作文件、打开数据文件、数据编辑、图形绘制等。1.在EViews中创建一个新的工作文件，并设置工作文件名为“2025_Statistics”。2.打开一个数据文件，文件名为“2025_data.evs”，并将数据文件中的数据导入到当前工作文件中。3.在当前工作文件中，创建一个新的时间序列变量，变量名为“GDP”，数据类型为“时间序列”。4.在EViews中绘制GDP变量的折线图。5.在EViews中计算GDP变量的平均值。6.在EViews中计算GDP变量的标准差。7.在EViews中计算GDP变量的自相关系数。8.在EViews中计算GDP变量的偏自相关系数。9.在EViews中计算GDP变量的移动平均。10.在EViews中计算GDP变量的指数平滑。二、时间序列分析要求：掌握时间序列分析的基本方法，包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）等。1.在EViews中建立AR（1）模型，模型表达式为：Y_t=c+\beta_1Y_{t-1}+\epsilon_t。2.在EViews中建立MA（1）模型，模型表达式为：Y_t=c+\epsilon_t+\theta_1\epsilon_{t-1}。3.在EViews中建立ARMA（1,1）模型，模型表达式为：Y_t=c+\beta_1Y_{t-1}+\epsilon_t+\theta_1\epsilon_{t-1}。4.在EViews中估计AR（1）模型的参数，并检验模型的平稳性。5.在EViews中估计MA（1）模型的参数，并检验模型的平稳性。6.在EViews中估计ARMA（1,1）模型的参数，并检验模型的平稳性。7.在EViews中绘制AR（1）模型的残差图。8.在EViews中绘制MA（1）模型的残差图。9.在EViews中绘制ARMA（1,1）模型的残差图。10.在EViews中计算AR（1）模型的AIC和BIC准则值。三、回归分析要求：掌握回归分析的基本方法，包括线性回归、多元线性回归、非线性回归等。1.在EViews中建立线性回归模型，模型表达式为：Y=c+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\epsilon。2.在EViews中建立多元线性回归模型，模型表达式为：Y=c+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\beta_3X_3+\epsilon。3.在EViews中建立非线性回归模型，模型表达式为：Y=c+\beta_1X_1^2+\beta_2X_2+\epsilon。4.在EViews中估计线性回归模型的参数，并检验模型的显著性。5.在EViews中估计多元线性回归模型的参数，并检验模型的显著性。6.在EViews中估计非线性回归模型的参数，并检验模型的显著性。7.在EViews中绘制线性回归模型的残差图。8.在EViews中绘制多元线性回归模型的残差图。9.在EViews中绘制非线性回归模型的残差图。10.在EViews中计算线性回归模型的R²值。四、多元线性回归模型的诊断与改进要求：能够对多元线性回归模型进行诊断，并针对诊断结果提出改进措施。1.在EViews中建立多元线性回归模型，模型表达式为：Y=c+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\beta_3X_3+\epsilon。2.在EViews中计算多元线性回归模型的方差膨胀因子（VIF）。3.根据VIF值，判断是否存在多重共线性问题。4.如果存在多重共线性问题，提出相应的改进措施，如剔除共线性较强的变量或使用主成分分析等方法。5.在EViews中重新估计改进后的多元线性回归模型，并计算新的VIF值。6.对改进后的模型进行残差分析，包括绘制残差图和计算残差的统计量。7.根据残差分析结果，判断改进后的模型是否更加合理。8.在EViews中计算改进后模型的R²值和调整后的R²值。9.对比改进前后的R²值和调整后的R²值，分析模型的改进效果。10.总结多元线性回归模型的诊断与改进过程，并给出结论。五、时间序列预测要求：能够使用时间序列分析方法对未来的数据进行预测。1.在EViews中导入一个时间序列数据集，变量名为“Sales”。2.对“Sales”变量进行平稳性检验，判断其是否为平稳时间序列。3.如果“Sales”变量是非平稳的，使用差分方法将其转换为平稳时间序列。4.在EViews中建立ARIMA模型，模型表达式为：Y_t=c+\beta_1Y_{t-1}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\phi_1\epsilon_{t-2}+...+\phi_p\epsilon_{t-p}+\epsilon_t。5.估计ARIMA模型的参数，并检验模型的拟合优度。6.使用EViews中的预测功能，对“Sales”变量进行未来5期的预测。7.在EViews中绘制预测结果与实际数据的对比图。8.计算预测结果的均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE），评估预测的准确性。9.分析预测结果，讨论模型预测的可靠性。10.总结时间序列预测的过程，并给出对未来“Sales”变量趋势的预测结论。六、假设检验要求：能够运用假设检验方法对统计问题进行推断。1.在EViews中导入一个样本数据集，变量名为“Income”。2.假设检验“Income”变量的均值是否等于某个特定值，如50000。3.在EViews中设置零假设（H0）和备择假设（H1）。4.计算样本均值和样本标准差。5.在EViews中计算t统计量，并进行t检验。6.根据t检验的结果，判断是否拒绝零假设。7.如果拒绝零假设，说明“Income”变量的均值与特定值存在显著差异。8.在EViews中计算p值，并判断p值是否小于显著性水平（如0.05）。9.根据p值判断统计假设的显著性。10.总结假设检验的过程，并给出结论。本次试卷答案如下：一、EViews软件界面操作1.在EViews中创建一个新的工作文件，并设置工作文件名为“2025_Statistics”。解析思路：在EViews软件主界面点击“File”菜单，选择“New”选项，然后选择“Workfile”类型，在弹出的对话框中输入工作文件名“2025_Statistics”，点击“OK”按钮。2.打开一个数据文件，文件名为“2025_data.evs”，并将数据文件中的数据导入到当前工作文件中。解析思路：在EViews软件主界面点击“File”菜单，选择“Open”选项，在弹出的对话框中选择“2025_data.evs”文件，点击“Open”按钮，然后在弹出的导入数据对话框中选择导入数据的方式，点击“OK”按钮。3.在当前工作文件中，创建一个新的时间序列变量，变量名为“GDP”，数据类型为“时间序列”。解析思路：在EViews软件主界面点击“Edit”菜单，选择“NewVariable”选项，在弹出的对话框中输入变量名“GDP”，在“Type”下拉菜单中选择“TimeSeries”，点击“OK”按钮。4.在EViews中绘制GDP变量的折线图。解析思路：在EViews软件主界面点击“Graph”菜单，选择“Line”选项，在弹出的对话框中选择“GDP”变量，点击“OK”按钮。5.在EViews中计算GDP变量的平均值。解析思路：在EViews软件主界面点击“View”菜单，选择“Statistics”选项，然后选择“Mean”选项，在弹出的对话框中选择“GDP”变量，点击“OK”按钮。6.在EViews中计算GDP变量的标准差。解析思路：在EViews软件主界面点击“View”菜单，选择“Statistics”选项，然后选择“StandardDeviation”选项，在弹出的对话框中选择“GDP”变量，点击“OK”按钮。7.在EViews中计算GDP变量的自相关系数。解析思路：在EViews软件主界面点击“View”菜单，选择“Statistics”选项，然后选择“Autocorrelation”选项，在弹出的对话框中选择“GDP”变量，点击“OK”按钮。8.在EViews中计算GDP变量的偏自相关系数。解析思路：在EViews软件主界面点击“View”菜单，选择“Statistics”选项，然后选择“PartialAutocorrelation”选项，在弹出的对话框中选择“GDP”变量，点击“OK”按钮。9.在EViews中计算GDP变量的移动平均。解析思路：在EViews软件主界面点击“View”菜单，选择“Statistics”选项，然后选择“MovingAverage”选项，在弹出的对话框中选择“GDP”变量，点击“OK”按钮。10.在EViews中计算GDP变量的指数平滑。解析思路：在EViews软件主界面点击“View”菜单，选择“Statistics”选项，然后选择“ExponentialSmoothing”选项，在弹出的对话框中选择“GDP”变量，点击“OK”按钮。二、时间序列分析1.在EViews中建立AR（1）模型，模型表达式为：Y_t=c+\beta_1Y_{t-1}+\epsilon_t。解析思路：在EViews软件主界面点击“Model”菜单，选择“ARModel”选项，在弹出的对话框中选择“AR(1)”模型，点击“OK”按钮。2.在EViews中建立MA（1）模型，模型表达式为：Y_t=c+\epsilon_t+\theta_1\epsilon_{t-1}。解析思路：在EViews软件主界面点击“Model”菜单，选择“MAModel”选项，在弹出的对话框中选择“MA(1)”模型，点击“OK”按钮。3.在EViews中建立ARMA（1,1）模型，模型表达式为：Y_t=c+\beta_1Y_{t-1}+\epsilon_t+\theta_1\epsilon_{t-1}。解析思路：在EViews软件主界面点击“Model”菜单，选择“ARMAModel”选项，在弹出的对话框中选择“ARMA(1,1)”模型，点击“OK”按钮。4.在EViews中估计AR（1）模型的参数，并检验模型的平稳性。解析思路：在EViews软件主界面点击“Model”菜单，选择“Estimate”选项，在弹出的对话框中选择“AR(1)”模型，点击“OK”按钮，然后查看估计结果中的“StationarityTest”部分。5.在EViews中估计MA（1）模型的参数，并检验模型的平稳性。解析思路：在EViews软件主界面点击“Model”菜单，选择“Estimate”选项，在弹出的对话框中选择“MA(1)”模型，点击“OK”按钮，然后查看估计结果中的“StationarityTest”部分。6.在EViews中估计ARMA（1,1）模型的参数，并检验模型的平稳性。解析思路：在EViews软件主界面点击“Model”菜单，选择“Estimate”选项，在弹出的对话框中选择“ARMA(1,1)”模型，点击“OK”按钮，然后查看估计结果中的“StationarityTest”部分。7.在EViews中绘制AR（1）模型的残差图。解析思路：在EViews软件主界面点击“Graph”菜单，选择“Residual”选项，在弹出的对话框中选择“AR(1)”模型，点击“OK”按钮。8.在EViews中绘制MA（1）模型的残差图。解析思路：在EViews软件主界面点击“Graph”菜单，选择“Residual”选项，在弹出