2025年统计学期末考试题库——统计预测与决策案例分析试题
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.下列哪一项不是时间序列分析的基本步骤？
A.数据收集
B.数据整理
C.模型选择
D.预测结果评估
2.在时间序列分析中，平稳时间序列的特点是：
A.自相关系数随滞后阶数的增加而逐渐减小
B.自相关系数随滞后阶数的增加而逐渐增大
C.线性趋势明显
D.季节性明显
3.下列哪个方法适用于短期预测？
A.移动平均法
B.指数平滑法
C.ARIMA模型
D.人工神经网络
4.下列哪个指标用来衡量预测模型的好坏？
A.均方误差
B.标准差
C.相关系数
D.方差
5.在回归分析中，自变量与因变量之间存在线性关系时，我们通常使用：
A.线性回归
B.多元回归
C.非线性回归
D.逻辑回归
6.下列哪个指标用来衡量回归模型的拟合优度？
A.R2
B.调整R2
C.F统计量
D.t统计量
7.在决策树中，下列哪个指标用于选择最佳分割点？
A.均方误差
B.交叉熵
C.Gini指数
D.熵
8.下列哪个算法属于集成学习方法？
A.支持向量机
B.决策树
C.随机森林
D.K最近邻
9.在聚类分析中，下列哪个方法适用于无监督学习？
A.K均值聚类
B.主成分分析
C.聚类层次法
D.聚类树
10.下列哪个指标用来衡量聚类结果的好坏？
A.聚类数
B.聚类轮廓系数
C.聚类距离
D.聚类熵
二、多项选择题（每题3分，共30分）
1.时间序列分析的基本步骤包括：
A.数据收集
B.数据整理
C.模型选择
D.模型估计
E.预测结果评估
2.下列哪些方法属于时间序列预测方法？
A.移动平均法
B.指数平滑法
C.ARIMA模型
D.人工神经网络
E.支持向量机
3.下列哪些指标可以用来衡量回归模型的拟合优度？
A.R2
B.调整R2
C.F统计量
D.t统计量
E.均方误差
4.下列哪些算法属于集成学习方法？
A.支持向量机
B.决策树
C.随机森林
D.K最近邻
E.神经网络
5.下列哪些方法属于聚类分析方法？
A.K均值聚类
B.主成分分析
C.聚类层次法
D.聚类树
E.聚类轮廓系数
6.下列哪些指标可以用来衡量聚类结果的好坏？
A.聚类数
B.聚类轮廓系数
C.聚类距离
D.聚类熵
E.聚类轮廓系数
7.下列哪些方法属于统计预测与决策案例分析中的常用方法？
A.时间序列分析
B.回归分析
C.决策树
D.集成学习方法
E.聚类分析
8.下列哪些指标可以用来衡量预测模型的好坏？
A.均方误差
B.标准差
C.相关系数
D.方差
E.预测准确率
9.下列哪些方法适用于短期预测？
A.移动平均法
B.指数平滑法
C.ARIMA模型
D.人工神经网络
E.支持向量机
10.下列哪些方法适用于长期预测？
A.线性回归
B.多元回归
C.决策树
D.随机森林
E.人工神经网络
三、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.简述回归分析的基本原理。
3.简述决策树的基本原理。
四、论述题（每题20分，共40分）
1.论述时间序列分析中ARIMA模型的应用及其优缺点。
要求：简要介绍ARIMA模型的基本原理，阐述其在时间序列分析中的应用，并分析其优缺点。
五、案例分析题（每题30分，共60分）
1.某公司近年来销售额呈上升趋势，为了预测未来一年的销售额，公司决定采用时间序列分析方法。已知该公司过去五年的销售额数据如下表所示：
|年份|销售额（万元）|
|----|--------------|
|2016|100|
|2017|120|
|2018|150|
|2019|180|
|2020|210|
要求：根据上述数据，运用时间序列分析方法，建立预测模型，并预测2021年的销售额。
六、计算题（每题20分，共40分）
1.某公司过去三年的销售数据如下表所示：
|年份|销售额（万元）|
|----|--------------|
|2018|100|
|2019|120|
|2020|150|
要求：根据上述数据，运用移动平均法，计算2020年的3期移动平