2025年大学统计学期末考试题库：统计软件应用与时间序列分析试题.docx
2025年大学统计学期末考试题库：统计软件应用与时间序列分析试题
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、统计软件应用
要求：运用统计软件进行数据处理和分析，完成以下任务。
1.使用Excel进行数据录入，将以下数据录入工作表A1：B5中。
AB
123
235
345
456
567
2.在Excel中，对录入的数据进行排序，按B列从大到小排序。
3.在Excel中，计算A列的平均值、最大值、最小值。
4.在Excel中，使用条件格式功能，将A列中大于40的数值设置为红色。
5.在Excel中，使用图表功能，绘制A列与B列的相关散点图。
6.在Excel中，使用公式计算A列与B列的相关系数。
7.在Excel中，使用数据分析工具箱，对A列与B列进行回归分析，得到回归方程。
8.在Excel中，将回归分析结果输出到新的工作表中。
9.在Excel中，使用数据透视表功能，对录入的数据进行汇总。
10.在Excel中，使用高级筛选功能，筛选出A列中大于30的记录。
二、时间序列分析
要求：运用时间序列分析方法，完成以下任务。
1.根据以下数据，绘制时间序列图，观察数据变化趋势。
时间数值
2021-0120
2021-0225
2021-0330
2021-0435
2021-0540
2021-0645
2.对时间序列图进行分析，判断该时间序列是否具有趋势性、季节性和周期性。
3.根据时间序列图，预测下一个月的数值。
4.使用移动平均法对时间序列数据进行处理，计算3期移动平均值。
5.使用指数平滑法对时间序列数据进行处理，计算1期指数平滑值。
6.使用自回归模型对时间序列数据进行拟合，得到自回归方程。
7.使用时间序列自相关分析，判断时间序列的自相关性。
8.使用时间序列偏自相关分析，判断时间序列的偏自相关性。
9.根据时间序列分析结果，提出改进措施。
10.对时间序列分析结果进行总结。
四、时间序列预测
要求：使用时间序列分析方法对以下数据进行预测，并计算预测误差。
11.使用以下时间序列数据，运用指数平滑法进行预测，预测未来3个月的数值。
月份数值
1月50
2月55
3月60
4月65
5月70
6月75
12.计算预测值的均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）。
13.使用自回归模型（AR模型）对时间序列数据进行预测，预测未来3个月的数值。
14.分析自回归模型的参数，解释模型的意义。
15.使用时间序列分解方法，对时间序列数据进行季节性分解。
16.根据季节性分解结果，预测下一个季节的数值。
17.使用时间序列模型对预测结果进行敏感性分析，评估模型对参数变化的敏感度。
18.根据时间序列分析结果，提出对实际业务决策的建议。
19.对时间序列预测方法进行比较，分析各自的优缺点。
20.总结时间序列预测在实际应用中的价值。
五、时间序列建模
要求：根据以下时间序列数据，建立适当的时间序列模型，并评估模型性能。
21.使用以下时间序列数据，运用自回归移动平均模型（ARMA）进行建模。
时间数值
125
228
330
432
535
637
739
842
944
1047
22.确定ARMA模型的参数（p和q）。
23.使用模型对时间序列数据进行预测，预测未来3个月的数值。
24.计算预测值的均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）。
25.对模型进行残差分析，判断模型是否合适。
26.使用时间序列模型诊断工具，评估模型的平稳性。
27.根据模型评估结果，调整模型参数，提高模型性能。
28.使用时间序列模型进行预测，并解释预测结果。
29.对时间序列建模方法进行比较，分析各自的适用场景。
30.总结时间序列建模在实际应用中的重要性。
六、时间序列分析案例
要求：根据以下案例，运用时间序列分析方法进行分析，并提出解决方案。
31.案例描述：某城市在过去一年中，每天的平均气温数据如下（单位：