2025年统计学期末考试题库：时间序列分析时间序列数据预处理试题
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、选择题
1.时间序列数据的预处理步骤不包括以下哪项？
A.数据清洗
B.数据转换
C.数据平滑
D.数据拟合
2.以下哪个方法用于去除时间序列数据中的异常值？
A.简单移动平均法
B.指数平滑法
C.中位数滤波法
D.移动平均法
3.时间序列数据的趋势项可以通过以下哪种方法进行消除？
A.自回归模型
B.移动平均模型
C.拉格朗日插值法
D.季节性分解
4.在时间序列分析中，以下哪个指标表示序列的波动性？
A.平均绝对偏差
B.平均绝对百分比误差
C.平均绝对误差
D.平均平方误差
5.时间序列数据的季节性可以通过以下哪种方法进行分解？
A.自回归模型
B.移动平均模型
C.拉格朗日插值法
D.季节性分解
6.以下哪个模型适用于非平稳时间序列数据的建模？
A.AR模型
B.MA模型
C.ARIMA模型
D.ARMA模型
7.以下哪个指标用于衡量时间序列预测模型的准确度？
A.相对误差
B.绝对误差
C.标准化均方误差
D.平均绝对百分比误差
8.以下哪个方法可以用于对时间序列数据进行分解？
A.移动平均法
B.自回归模型
C.指数平滑法
D.季节性分解
9.时间序列数据的平稳性可以通过以下哪个检验进行判断？
A.自相关函数
B.假设检验
C.频谱分析
D.自回归模型
10.以下哪个方法可以用于对时间序列数据进行滤波？
A.指数平滑法
B.移动平均法
C.拉格朗日插值法
D.季节性分解
二、填空题
1.时间序列数据预处理包括_______、_______、_______等步骤。
2.异常值是指那些_______的数值，对时间序列分析产生不良影响。
3.趋势项是指时间序列数据的_______变化。
4.季节性是指时间序列数据在_______的周期性波动。
5.ARIMA模型由_______、_______、_______三部分组成。
6.平稳时间序列数据的特点是_______、_______、_______。
7.预测准确度可以用_______、_______、_______等指标来衡量。
8.季节性分解可以将时间序列数据分解为_______、_______、_______三部分。
9.平稳性检验可以采用_______、_______、_______等方法。
10.滤波方法包括_______、_______、_______等。
四、简答题
1.简述时间序列数据预处理的目的和主要步骤。
2.解释什么是时间序列数据的平稳性，并说明平稳时间序列数据对模型建立的影响。
3.简要介绍自回归模型（AR模型）和移动平均模型（MA模型）的基本原理和适用场景。
五、论述题
1.论述时间序列数据中异常值处理的重要性，并列举至少两种异常值处理方法。
2.论述季节性分解在时间序列分析中的应用，并说明如何识别和分解季节性成分。
六、计算题
1.设时间序列数据如下：[10,12,15,13,14,16,18,17,20,19]，请使用简单移动平均法计算3期移动平均值。
本次试卷答案如下：
一、选择题
1.答案：D
解析：时间序列数据的预处理步骤包括数据清洗、数据转换、数据平滑等，数据拟合不属于预处理步骤。
2.答案：C
解析：中位数滤波法可以去除时间序列数据中的异常值，因为它基于中位数来平滑数据，对异常值有较好的抑制效果。
3.答案：D
解析：季节性分解可以将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机成分，从而消除趋势项。
4.答案：A
解析：平均绝对偏差（MAD）表示序列的波动性，它是序列中每个数值与平均值之差的绝对值的平均。
5.答案：D
解析：季节性分解可以将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机成分，从而识别和分解季节性成分。
6.答案：C
解析：ARIMA模型适用于非平稳时间序列数据的建模，它通过差分、自回归和移动平均相结合的方法来达到平稳性。
7.答案：D
解析：平均绝对百分比误差（MAPE）用于衡量时间序列预测模型的准确度，它表示预测值与实际值之间误差的百分比。
8.答案：D
解析：季节性分解可以将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机成分，从而识别和分解季节性成分。
9.答案：B
解析：平稳性检验可以通过假设检验来判断时间序列数据是否平稳，例如ADF检验（AugmentedDickey-FullerTest）。
10.答案：B
解析：移动平均法可以用于对时间序列数据进行滤