江苏大学京江学院《时间序列分析》2021-2022学年第一学期期末试卷

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《时间序列分析》2021-2022学年第一学期期末试卷题号一二三总分得分批阅人一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、某地区的房价近年来持续上涨，为了研究房价与房屋面积、地理位置等因素的关系。收集了500套房屋的相关数据，若要建立房价的预测模型，以下哪种统计方法最为合适？A.线性回归B.逻辑回归C.聚类分析D.判别分析2、在对数据进行标准化处理时，标准化后的变量均值和标准差分别是多少？A.0和1B.1和0C.原变量的均值和标准差D.无法确定3、在进行相关分析时，相关系数的取值范围是多少？（）A.[-1,1]B.[0,1]C.(-∞,+∞)D.以上都不对4、在一项关于不同品牌手机用户满意度的调查中，共收集了1000份有效问卷。其中品牌A的用户有300人，平均满意度为80分；品牌B的用户有500人，平均满意度为75分；品牌C的用户有200人，平均满意度为85分。计算这三个品牌用户的总体平均满意度约为多少？（）A.78分B.79分C.80分D.81分5、某工厂生产的产品质量特性服从正态分布，均值为100，标准差为5。现从生产线上随机抽取一个样本，其质量特性值为90。在显著性水平为0.05下，该样本是否为异常值？（）A.是B.否C.无法确定D.以上都不对6、某地区的房价数据存在明显的离群点，在进行数据分析时，若不处理这些离群点，可能会对以下哪个统计量产生较大影响？A.均值B.中位数C.众数D.标准差7、在对一组数据进行正态性检验时，常用的方法有（）A.直方图法B.Q-Q图法C.K-S检验D.以上都是8、已知两个变量X和Y之间的回归方程为Y=3-2X，当X增加1个单位时，Y平均减少多少？A.1个单位B.2个单位C.3个单位D.5个单位9、在进行因子分析时，如果提取的公共因子能够解释原始变量总方差的80%以上，说明什么？A.因子分析效果不好B.提取的公共因子数量过多C.提取的公共因子能够较好地反映原始变量的信息D.原始变量之间的相关性较弱10、对某批产品进行质量检验，随机抽取200个产品，其中不合格产品有20个。以95%的置信水平估计这批产品的不合格率，其置信区间为（）A.(0.06,0.14)B.(0.07,0.13)C.(0.08,0.12)D.(0.05,0.15)11、为比较三种不同饲料对家禽生长速度的影响，将家禽随机分为三组，分别喂养不同的饲料。一段时间后测量家禽的体重，这种实验设计属于？（）A.完全随机设计B.随机区组设计C.拉丁方设计D.以上都不是12、在对两个变量进行回归分析时，得到回归方程Y=3-0.5X。当X增加1个单位时，Y会（）A.增加0.5个单位B.减少0.5个单位C.增加3个单位D.减少3个单位13、为研究某种新型药物的疗效，对100名患者进行临床试验。其中50名患者服用新药，另外50名患者服用安慰剂。经过一段时间治疗后，服用新药组的平均康复时间为15天，标准差为3天；服用安慰剂组的平均康复时间为20天，标准差为4天。请问两组康复时间的差异是否显著？（）A.显著B.不显著C.无法确定D.以上都不对14、为比较两个总体的离散程度，以下哪个统计量最为合适？（）A.方差B.标准差C.变异系数D.极差15、在对某数据集进行描述性统计分析时，发现数据存在极端值。为了使数据更具代表性，以下哪种处理方法较为合适？（）A.直接删除极端值B.对极端值进行修正C.采用中位数代替均值D.以上都可以16、要检验两个总体的方差是否相等，应该使用哪种检验方法？（）A.F检验B.t检验C.卡方检验D.以上都不是17、在一项关于城市居民出行方式的调查中，随机抽取了800个样本。其中选择公交出行的有300人，选择地铁出行的有250人，选择私家车出行的有150人，选择其他方式出行的有100人。如果要检验不同出行方式的选择比例是否相同，应采用哪种检验方法？（）A.卡方检验B.t检验C.F检验D.Z检验18、在对两个总体方差进行比较时，使用的检验统计量是（）A.F统计量B.t统计量C.z统计量D.卡方统计量19、某公司的销售数据呈现明显的季节性波动。为了进行预测，使用了季节指数法。如果春季的季节指数为1.2，意味着什么？A.春季的销售额比平均水平高20%B.春季的销售额比平均水平高120%C.春季的销售额比平均水平低20%D.春季的销售额比平均水平低80%20、在进行因子旋转时，常用的方法是正交旋转和斜交旋转。正交旋转的特点是？A.因子之间的相关性为0B.因子之间的相关性不为0C.旋转结果不唯一D.计算复杂二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）假设要评估一个新的广告策略对品牌知名度的提升效果，如何设计实验和运用合适的统计方法进行评估？2、（本题10分）在进行统计建模时，如何选择合适的模型评估指标？请说明常见的评估指标及其适用场景，并举例说明如何根据具体问题选择合适的指标。3、（本题10分）解释如何利用深度学习中的神经网络模型进行统计预测，例如多层感知机、卷积神经网络等，以及在统计中的应用和挑战。4、（本题10分）解释什么是岭回归和Lasso回归，分析它们与普通线性回归的区别和优势，举例说明在存在多重共线性时如何应用岭回归和Lasso回归。三、案例分析题（本大题共2个小题，共