2025年大学统计学期末考试：时间序列分析数据预测试题
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一、时间序列基本概念
要求：掌握时间序列的定义、分类及其特点。
1.时间序列是由哪些基本要素组成的？
A.时间、指标、数值
B.时间、指标、周期
C.数值、指标、周期
D.时间、数值、周期
2.下列哪一项不是时间序列的类型？
A.按时间顺序排列的数据序列
B.随机时间序列
C.非平稳时间序列
D.平稳时间序列
3.时间序列的平稳性表现在哪些方面？
A.自协方差函数只与滞后长度有关，与时间无关
B.随机变量在时间上的变化趋势一致
C.时间序列的均值、方差、自协方差函数等统计特性不随时间变化
D.时间序列的数值在时间上的变化趋势一致
4.下列哪个指标可以衡量时间序列的平稳性？
A.均值
B.方差
C.自协方差函数
D.自相关函数
5.时间序列分析中的趋势分析主要关注什么？
A.时间序列的均值、方差、自协方差函数等统计特性
B.时间序列的数值在时间上的变化趋势
C.时间序列的自相关函数
D.时间序列的周期性
6.时间序列分析中的季节性分析主要关注什么？
A.时间序列的均值、方差、自协方差函数等统计特性
B.时间序列的数值在时间上的变化趋势
C.时间序列的自相关函数
D.时间序列的周期性
7.下列哪个模型可以用来描述具有确定性趋势的时间序列？
A.ARIMA模型
B.季节性ARIMA模型
C.自回归模型
D.移动平均模型
8.下列哪个模型可以用来描述具有随机趋势的时间序列？
A.ARIMA模型
B.季节性ARIMA模型
C.自回归模型
D.移动平均模型
9.下列哪个指标可以衡量时间序列的自相关性？
A.自相关系数
B.均值
C.方差
D.自协方差函数
10.时间序列分析中的平稳性假设对于模型的估计和预测有何影响？
二、时间序列模型
要求：掌握时间序列模型的基本原理，能够识别和建立时间序列模型。
1.下列哪个模型是自回归模型？
A.ARIMA模型
B.季节性ARIMA模型
C.自回归模型
D.移动平均模型
2.下列哪个模型是移动平均模型？
A.ARIMA模型
B.季节性ARIMA模型
C.自回归模型
D.移动平均模型
3.下列哪个模型是自回归移动平均模型？
A.ARIMA模型
B.季节性ARIMA模型
C.自回归模型
D.移动平均模型
4.ARIMA模型中的三个字母分别代表什么？
A.自回归、移动平均、差分
B.自回归、移动平均、差分阶数
C.差分、移动平均、自回归
D.差分阶数、移动平均、自回归
5.季节性ARIMA模型中的“S”代表什么？
A.季节性
B.自回归
C.移动平均
D.差分
6.下列哪个模型可以用来描述具有季节性周期的时间序列？
A.ARIMA模型
B.季节性ARIMA模型
C.自回归模型
D.移动平均模型
7.在建立时间序列模型时，如何确定模型的阶数？
A.通过观察时间序列的自相关图和偏自相关图
B.通过计算模型参数的显著性
C.通过比较不同模型的拟合优度
D.以上都是
8.下列哪个指标可以衡量时间序列模型的拟合优度？
A.均方误差
B.R2
C.调整R2
D.以上都是
9.在时间序列分析中，如何进行模型的诊断和修正？
A.观察时间序列的自相关图和偏自相关图
B.比较不同模型的拟合优度
C.进行模型的残差分析
D.以上都是
10.下列哪个指标可以衡量时间序列模型的残差平稳性？
A.均方误差
B.R2
C.调整R2
D.ACF和PACF图
四、时间序列的预测与误差分析
要求：掌握时间序列预测的基本方法，能够对预测结果进行误差分析。
1.时间序列预测的基本步骤包括哪些？
A.数据预处理
B.模型选择与参数估计
C.预测结果分析
D.预测结果可视化
E.误差分析
F.以上都是
2.时间序列预测中的点预测和区间预测有什么区别？
A.点预测给出单一预测值，区间预测给出预测值的一个范围
B.点预测考虑了不确定性，区间预测不考虑不确定性
C.区间预测给出单一预测值，点预测给出预测值的一个范围
D.点预测不考虑不确定性，区间预测考虑了不确定性
3.时间序列预测中的自回归预测和移动平均预测分别基于什么原理？
A.自回归预测基于历史数据的线性关系，移动平均预测基于历史数据的平均趋势
B.自回归预测基于历史数据的线性关系，移动平均预测基于历史数据的波动性
C.自回归预测基于历史数据的波动性，移动平均预测基于历史数据的平均趋势
D.自回归预测基于历史数据的平均趋势，移动平均预测基于历史