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2025年大学统计学期末考试题库：时间序列分析经典案例分析试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（本部分共20小题，每小题2分，共40分。在每小题列出的四个选项中，只有一项是最符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在题后的括号内。）

1.在时间序列分析中，下列哪一项不是常用的平稳性检验方法？（A）单位根检验（B）自相关函数检验（C）偏自相关函数检验（D）峰度检验

2.时间序列的分解方法中，哪一种方法假设序列可以分解为趋势成分、季节成分和随机成分？（A）指数平滑法（B）移动平均法（C）分解法（D）自回归模型

3.在时间序列预测中，ARIMA模型的应用前提是什么？（A）数据的平稳性（B）数据的周期性（C）数据的线性关系（D）数据的正态分布

4.以下哪一种时间序列模型适用于具有明显季节性波动的数据？（A）AR模型（B）MA模型（C）ARIMA模型（D）季节性ARIMA模型

5.时间序列分析中，自相关函数（ACF）的主要作用是什么？（A）检验数据的平稳性（B）识别模型的阶数（C）衡量数据的相关性（D）预测未来值

6.在时间序列分析中，移动平均法的主要优点是什么？（A）计算简单（B）对异常值不敏感（C）适用于长期预测（D）能够自动调整权重

7.时间序列的分解方法中，哪一种方法适用于季节性不明显的数据？（A）加法模型（B）乘法模型（C）指数平滑法（D）移动平均法

8.在时间序列预测中，指数平滑法的主要缺点是什么？（A）计算复杂（B）对异常值敏感（C）适用于短期预测（D）无法处理季节性成分

9.时间序列分析中，偏自相关函数（PACF）的主要作用是什么？（A）检验数据的平稳性（B）识别模型的阶数（C）衡量数据的自相关性（D）预测未来值

10.在时间序列分析中，哪一种方法适用于非平稳时间序列？（A）AR模型（B）MA模型（C）ARIMA模型（D）季节性ARIMA模型

11.时间序列的分解方法中，哪一种方法假设季节性成分与趋势成分是独立的？（A）加法模型（B）乘法模型（C）指数平滑法（D）移动平均法

12.在时间序列预测中，自回归模型（AR）的应用前提是什么？（A）数据的平稳性（B）数据的周期性（C）数据的线性关系（D）数据的正态分布

13.时间序列分析中，自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的主要区别是什么？（A）ACF衡量整体相关性，PACF衡量局部相关性（B）ACF衡量线性相关性，PACF衡量非线性相关性（C）ACF适用于平稳数据，PACF适用于非平稳数据（D）ACF适用于短期预测，PACF适用于长期预测

14.在时间序列分析中，哪一种方法适用于具有明显趋势的时间序列？（A）AR模型（B）MA模型（C）ARIMA模型（D）趋势外推法

15.时间序列的分解方法中，哪一种方法适用于季节性成分与趋势成分是相互依赖的？（A）加法模型（B）乘法模型（C）指数平滑法（D）移动平均法

16.在时间序列预测中，移动平均法的主要优点是什么？（A）计算简单（B）对异常值不敏感（C）适用于长期预测（D）能够自动调整权重

17.时间序列分析中，自相关函数（ACF）的主要作用是什么？（A）检验数据的平稳性（B）识别模型的阶数（C）衡量数据的相关性（D）预测未来值

18.在时间序列分析中，哪一种方法适用于非平稳时间序列？（A）AR模型（B）MA模型（C）ARIMA模型（D）季节性ARIMA模型

19.时间序列的分解方法中，哪一种方法假设季节性成分与趋势成分是独立的？（A）加法模型（B）乘法模型（C）指数平滑法（D）移动平均法

20.在时间序列预测中，自回归模型（AR）的应用前提是什么？（A）数据的平稳性（B）数据的周期性（C）数据的线性关系（D）数据的正态分布

二、判断题（本部分共10小题，每小题2分，共20分。请将你认为正确的选项填在题后的括号内，错误的选项填在“×”处。）

1.时间序列分析的主要目的是揭示数据随时间变化的规律。（√）

2.平稳时间序列的均值和方差都是常数。（√）

3.自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）都是衡量数据相关性的工具。（√）

4.移动平均法适用于具有明显季节性波动的数据。（×）

5.时间序列的分解方法中，加法模型假设季节性成分与趋势成分是独立的。（√）

6.自回归模型（AR）适用于非平稳时间序列。（×）

7.指数平滑法的主要优点是对异常值不敏感。（×）

8.时间序列分析中，自相关函数（ACF）的主要作用是检验数据的平稳性。（×）

9.季节性ARIMA模型适用于具有明显季节性波动的数据。（√）

10.时间序列的分解方法中，乘法模型适用于季节性成分与趋势成分是相互依赖的。（√）

三、简答题（本部分共5小题