2025年统计中级考试模拟试卷：统计预测模型构建与评估
一、单项选择题（每题2分，共20分）
1.以下哪一项不是时间序列分析中常用的预测方法？
A.移动平均法
B.自回归模型
C.马尔可夫链
D.逻辑回归
2.在构建时间序列预测模型时，以下哪项不是影响模型性能的因素？
A.数据质量
B.模型参数
C.预测周期
D.模型复杂度
3.以下哪一项不是回归分析中的基本假设？
A.线性关系
B.独立性
C.正态分布
D.残差项与解释变量无关
4.在多元线性回归中，以下哪项不是衡量模型拟合优度的指标？
A.决定系数（R2）
B.平均绝对误差（MAE）
C.调整决定系数（R2调整）
D.均方误差（MSE）
5.以下哪一项不是时间序列预测中的自相关系数？
A.偏自相关系数
B.简单自相关系数
C.调整自相关系数
D.残差自相关系数
6.在构建统计预测模型时，以下哪项不是数据预处理的重要步骤？
A.数据清洗
B.数据转换
C.特征选择
D.模型训练
7.以下哪一项不是影响模型评估结果的因素？
A.数据集
B.模型参数
C.评估方法
D.计算机性能
8.在评估统计预测模型时，以下哪项不是常用的指标？
A.模型准确性
B.模型稳定性
C.模型泛化能力
D.模型解释性
9.以下哪一项不是回归分析中的自变量？
A.解释变量
B.被解释变量
C.残差变量
D.系数变量
10.在构建时间序列预测模型时，以下哪项不是常见的季节性调整方法？
A.中心化法
B.线性趋势法
C.差分法
D.空间插值法
二、多项选择题（每题3分，共30分）
1.时间序列分析中的预测方法包括：
A.移动平均法
B.自回归模型
C.指数平滑法
D.脉冲响应函数
2.影响统计预测模型性能的因素包括：
A.数据质量
B.模型参数
C.模型复杂度
D.数据预处理
3.多元线性回归的基本假设包括：
A.线性关系
B.独立性
C.正态分布
D.残差项与解释变量无关
4.评估统计预测模型的指标包括：
A.模型准确性
B.模型稳定性
C.模型泛化能力
D.模型解释性
5.时间序列预测中的自相关系数包括：
A.偏自相关系数
B.简单自相关系数
C.调整自相关系数
D.残差自相关系数
6.数据预处理的重要步骤包括：
A.数据清洗
B.数据转换
C.特征选择
D.模型训练
7.影响模型评估结果的因素包括：
A.数据集
B.模型参数
C.评估方法
D.计算机性能
8.常用的季节性调整方法包括：
A.中心化法
B.线性趋势法
C.差分法
D.空间插值法
9.回归分析中的自变量包括：
A.解释变量
B.被解释变量
C.残差变量
D.系数变量
10.构建时间序列预测模型时，以下哪些是常见的模型类型？
A.线性模型
B.非线性模型
C.离散时间模型
D.连续时间模型
三、判断题（每题2分，共20分）
1.时间序列分析中的自回归模型可以捕捉时间序列中的线性关系。（）
2.在多元线性回归中，自变量的个数越多，模型的拟合优度越高。（）
3.模型准确性是衡量统计预测模型好坏的唯一指标。（）
4.时间序列预测中的自相关系数可以衡量时间序列的平稳性。（）
5.数据预处理是构建统计预测模型前的必要步骤。（）
6.评估统计预测模型时，模型泛化能力比模型准确性更重要。（）
7.在构建时间序列预测模型时，季节性调整可以消除季节性因素的影响。（）
8.线性回归模型可以处理非线性关系。（）
9.在多元线性回归中，所有自变量都是重要的。（）
10.时间序列预测中的自回归模型可以捕捉时间序列中的非线性关系。（）
四、简答题（每题10分，共30分）
1.简述时间序列分析在预测中的应用场景。
要求：请列举至少三个应用场景，并简要说明每个场景中时间序列分析的作用。
2.解释多元线性回归中的多重共线性问题，并说明如何检测和解决多重共线性问题。
要求：首先定义多重共线性，然后描述检测多重共线性的方法，最后提出至少两种解决多重共线性的策略。
3.介绍统计预测模型评估中的交叉验证方法，并说明其优点和局限性。
要求：首先解释交叉验证的概念，然后列举至少两种交叉验证的方法，接着讨论交叉验证的优点，最后指出交叉验证的局限性。
五、论述题（20分）
论述统计预测模型在实际应用中的重要性，并举例说明如何将统计预测模型应用于实际问题的解决。
要求：首先阐述统计预测模型在各个领域的应用价值，然后结合具体实例，说明如何利用统计预测模型解决实际问题，并分析模型在实际应用中的优势和挑战。
六、案例分析题（30分）
假设你是一位市场分析