统计学考试前整理地选择地的题目

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1、实用标准文案1.不存在趋势的序列称为(A)A、A平稳序列B周期性序列B、C季节性序列D非平稳序列2.包含趋势性、季节性或周期性的序列称为(D)A、A平稳序列B周期性序列B、C季节性序列D非平稳序列3.时间序列在长时期内呈现出来的某种持续向上或持续下降的变动称为(A)A、A趋势B季节性B、C周期性D随机性4.时间序列在一年内重复出现的周期性波动称为(B)A、A趋势B季节性B、C周期性D随机性5.时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动称为(C)A、A趋势B季节性B、C周期性D随机性6.时间序列中除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动称为(D)A

2、、A趋势B季节性C周期性D随机性7.增长率是时间序列中(B)A、A报告期观察值与基期观察值之比B、B报告期观察值与基期观察值之比减1C、C报告期观察值与基期观察值之比加1D、D基期观察值与报告期观察值之比减18.环比增长率是(B)A、A报告期观察值与前一时期观察值之比减1B、B报告期观察值与前一时期观察值之比加1C、C报告期观察值与某一固定时期观察值之比减1D、D基期观察值与某一固定时期观察值之比加19.定基增长率是(C)A、A报告期观察值与前一时期观察值之比减1B、B报告期观察值与前一时期观察值之比加1C、C报告期观察值与某一固定时期观察值之比减1D、D基期

3、观察值与某一固定时期观察值之比加110.时间序列中各逐期环比值的几何平均数减1后的结果称为(C)A、A环比增长率B定基增长率B、C平均增长率D年度化增长率11.增长1个百分点而增加的绝对数量称为(D)A、A环比增长率B定基增长率B、C年度化增长率D增长1%的绝对值12.判断时间序列是否存在趋势成分的一种方法是(B)A、A计算环比增长率B、B利用回归分析拟合一条趋势线C、C计算平均增长率D、D计算季节指数13.指数平滑法适合于预测(A)精彩文档实用标准文案A、A平稳序列B非平稳序列B、C有趋势成分的序列D有季节成分的序列2.移动平均法适合于预测(A)A、A平稳序

4、列B非平稳序列B、C有趋势成分的序列D有季节成分的序列3.下面的哪种方法不适合于对平稳序列的预测(D)A、A移动平均法B简单平均法B、C指数平滑法D线性模型法4.通过对时间序列逐期递移求得平均数作为预测值的一种预测方法称为(C)A、A简单平均法B加权平均法B、C移动平滑法D指数平滑法5.指数平滑法得到t+1期的预测值等于(B)A、At期的实际观察值与第t+1期指数平滑值的加权平均值B、Bt期的实际观察值与第t期指数平滑值的加权平均值C、Ct期的实际观察值与第t+1期实际观察值的加权平均值D、D第t+1期实际观察值与第t期指数平滑值的加权平均值6.在使用指数平滑

5、法进行预测时,如果时间序列有较大的随机波动,则平滑系数的取值(B)A、A应该小些B应该大些B、C应该等于0D应该等于17.如果现象随着时间的推移其增长量呈现出稳定增长或下降的变化规律,则适合的预测方法是(C)A、A移动平均法B指数平滑法B、C线性模型法D指数模型法8.如果时间序列的逐期观察值按一定的增长率增长或衰减,则适合的预测模型是(B)A、A移动平均法模型B指数平滑模型B、C线性模型D指数模型9.用最小二乘法拟合直线趋势方程为=,若为负数,表明该现象随着时间的推移呈现(A)A、A上升趋势B下降趋势B、C水平趋势D随机波动10.对某一时间序列拟合的直线趋势方

6、程为=,如果的值等于0,则表明该序列(B)A、A没有趋势B有上升趋势B、C有下降趋势D有非线性趋势11.某种股票的价格周二上涨了10%,周三上涨了5%,两天累计涨幅达(B)A、A15%B15.5%C4.8%D5%12.精彩文档实用标准文案某种商品的价格连续四年环比增长率分别为8%,10%,9%,12%,该商品价格的年平均增长率(D)A、A(8%+10%+9%+12%)4B、B[(108%C、CD、D2.已知某地区1990年的财政收入为150亿元,2005年为1200亿元。则该地区的财政收入在这段时间的年平均增长率为(C)A、ABB、CD2、若回归直线方程中的回

7、归系数b=0时,则相关系数(C)3.A、r=1B、r=-1C、r=0D、r无法确定4.2、当r=0.8时,下列说法正确的是(D)5.A、80%的点都密集在一条直线周围6.B、80%的点高度相关7.C、其线性程度是r=0.4时的两倍8.D、两变量高度正线性相关9.3、在直线回归方程中,回归系数表示(D)A、当x=0时y的平均值B、x变动一个单位时y的变动总量C、y变动一个单位时x的平均变动量D、x变动一个单位时y的平均变动量10.4、可决系数的值越大,则回归方程(B)A、拟合程度越低B、拟合程度越高C、拟合程度可能高可能低D、用回归方程预测越不准确11.5、如果

8、两个变量X和Y相关系数r为负,说明(C

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