统计学第九章时间序列分析课后答案
第九章+++时间数列分析与预测参考答案
第九章 时间数列分析与预测一、填空题9.1.1 时间数列一般由两个基本要素构成：一是现象所属的 时间 ，二是反映客观现象的 观察值 。
9.1.2 时间数列按其观察值具体表现形式不同可分为三种：绝对数时间数列、 相对数时间数列和 平均数时间 数列。
9.1.3 同一时间数列中，各期环比发展速度的连乘积等于相应的 定基发展速度 。
9.1.4 绝对数时间数列中， 时期 数列中，各期的指标值直接相加有意义。
9.1.5 某公司2007年的利额比2003年增长25%，2006年比2003年增长20%，则2007年比2006年增长 4.17% ，2004年至2007年平均每年增长 5.74% 。
9.1.6 某地2006年1季度的GDP 为100亿元，2006年3季度的GDP 为115亿元，则其年度化增长率为 32.25% 。
9.1.7 计算平均发展速度有两种方法，即 几何平均法 和 高次方程法 ，它们的数理依据、侧重点、计算方法和应用场合都不相同。
9.1.8 影响时间序列的因素主要有四种，它们是 长期趋势 、 季节变动 、 循环变动 和 不规则变动 。
9.1.9 时间数列变动的趋势有直线趋势和曲线趋势。
在建立模型之前，先要确定现象变动的形态。
判定趋势变动形态的方法常用的有两种，即 画散点图的方法 和 指标判别法 。
9.1.10 若时间数列的 逐期增减量 大致相等，则该现象的发展趋势近似于一条直线，可拟合一条直线趋势方程。
9.1.11 如果时间数列中各期二次逐期增减量大致相等，则应拟合 二次曲线 方程；如果各期环比发展速度大致相等，则应拟合 指数曲线 方程。
9.1.12 某些社会经济现象，随着季节的更换或社会因素的影响而引起的在年度内比较有规律性的变动称 季节变动 ，测定它的变动常用且最简便的方法是 同期平均法 。
9.1.13 客观社会经济现象在一个相当长的时间内，受某些基本因素的影响所呈现的一种基本发展趋势称 长期趋势 。
时间序列分析王燕习题答案
时间序列分析王燕习题答案时间序列分析王燕习题答案时间序列分析是一门研究时间序列数据的统计学方法，它可以帮助我们理解和预测时间序列数据的趋势和模式。
王燕是这一领域的专家，在她的教材中提供了一系列的习题供学习者练习。
本文将给出一些关于时间序列分析中王燕习题的答案，希望能帮助读者更好地理解和应用这一方法。
第一题：给出一个时间序列数据，如何确定其季节性？季节性是时间序列数据中重复出现的周期性变化。
我们可以通过观察数据的图表来确定其季节性。
如果数据呈现出明显的周期性变化，且每个周期的长度相似，那么可以认为该时间序列具有季节性。
第二题：如何进行时间序列数据的平滑处理？时间序列数据的平滑处理是为了去除数据中的随机波动，使其更易于观察和分析。
常用的平滑方法有移动平均法和指数平滑法。
移动平均法是将一段时间内的数据求平均值，以此来代表整个时间段的数据。
指数平滑法则是通过对历史数据进行加权平均，赋予较近期数据更高的权重，以反映出时间序列数据的趋势。
第三题：如何进行时间序列数据的分解？时间序列数据的分解是为了将其拆解成趋势、季节性和随机成分三个部分，以便更好地理解和预测数据。
常用的分解方法有经典分解法和X-11分解法。
经典分解法是将时间序列数据拆解成趋势、季节性和随机成分，其中趋势是数据的长期变化，季节性是周期性的变化，随机成分则是无法解释的随机波动。
X-11分解法则是在经典分解法的基础上加入了一些调整和修正，使得分解结果更准确。
第四题：如何进行时间序列数据的预测？时间序列数据的预测是利用历史数据来预测未来的趋势和模式。
常用的预测方法有移动平均法和指数平滑法。
移动平均法是将时间序列数据的平均值作为未来的预测值。
指数平滑法则是通过对历史数据进行加权平均，赋予较近期数据更高的权重，以反映出时间序列数据的趋势。
此外，还可以使用ARIMA模型进行时间序列数据的预测，ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，它结合了自回归、滑动平均和差分运算。
第9章 习题参考答案
第九章静态时间序列模型课后习题参考答案1.遍历性、平稳性对时间序列回归有何意义？答：静态时间序列模型研究的是不同随机变量的时间序列之间体现出的静态（同期）结构关系，也称为结构型时间序列模型。
由第七章“时间序列回归的基本问题”可知，对于时间序列回归，如果假定TS.1-假定TS.6均成立，OLSE具有无偏性、有效性和正态性，不必考虑时间序列是否具有遍历性与平稳性问题。
然而，如果这些假定不完全满足，例如解释变量x仅为同期外生，为了保证OLSE具有良好的大样本性质（一致性），我们要求时间序列产生自遍历、平稳过程，即假定TS.4’。
常用统计推断方法的适用性对该假定是否成立非常敏感，当高度持久时间序列或非平稳序列用于回归时，我们无法借助于大数定律和中心极限定理进行统计推断，所以遍历性、平稳性对时间序列回归至关重要。
大多数情况下，时间序列建模之前，都须对时间序列的遍历、平稳性质进行研判，否则很可能造成回归方法的误用，产生伪回归问题，进而得出误导性的结论。
所以，应该重点关注非平稳遍历时间序列条件下建模特殊性问题。
本章讨论的静态时间序列建模过程中，就可能存在解释变量只是同期外生，这时时间序列的特殊性将x y都是产生自平稳、遍历过程，在大样本下OLSE仍然是一致的、给回归分析带来一些问题。
但如果,jt t渐进有效和渐进正态的，因此也可以按照经典回归分析的方法进行参数估计和统计推断。
对于非平稳、遍历时间序列，进行OLS回归之前需要通过去势（消除确定性趋势）和差分（消除随机趋势）等方法进行平稳化（遍历化）处理。
2.DF、ADF和PP检验分布适用于什么情况下的单位根检验？如何确定检验模型？答：由于真实DGP是未知的，我们可以通过一个时间序列（相当于一个样本）的特征，对DGP是否存在单位根进行推测，这个方法称为单位根检验（Unit Root）。
本章介绍三种常用的方法。
(1)Dickey-Fuller 检验（DF检验）Dickey和Fuller通过数值模拟，计算了对应不同DGP和序列长度T的DF分布百分位数，并编制了DF临界值表。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑在图表编辑器中，选择“元素”菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y(即：fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。
与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
统计学习题答案 第9章 时间序列分析
第9章 时间序列分析——练习题●1. 某汽车制造厂2003年产量为30万辆。
（1）若规定2004—2006年年递增率不低于6%，其后年递增率不低于5%，2008年该厂汽车产量将达到多少？（2）若规定2013年汽车产量在2003年的基础上翻一番，而2004年的增长速度可望达到7.8%，问以后9年应以怎样的速度增长才能达到预定目标？（3）若规定2013年汽车产量在2003年的基础上翻一番，并要求每年保持7.4%的增长速度，问能提前多少时间达到预定目标？解：设i 年的环比发展水平为x i ，则由已知得：x 2003＝30， （1）又知：320042005200620032004200516%x x x x x x ≥+（），2200720082006200715%x x x x ≥+（），求x 2008由上得32200820072008200320032007(16%)(15%)x x x x x x =≥++ 即为3220081.061.0530x ≥，从而2008年该厂汽车产量将达到 得 x 2008≥30× 31.06×21.05= 30×1.3131 = 39.393（万辆） 从而按假定计算，2008年该厂汽车产量将达到39.393万辆以上。
（2）规定201320032x x ＝，20042003x x ＝1+7.8％由上得＝107.11%==可知，2004年以后9年应以7.11％的速度增长，才能达到2013年汽车产量在2003年的基础上翻一番的目标。
（3）设：按每年7.4%的增长速度n 年可翻一番， 则有 201320031.0742na a == 所以 1.074log 20.30103log 29.70939log1.0740.031004n ====（年）可知，按每年保持7.4%的增长速度，约9.71年汽车产量可达到在2003年基础上翻一番的预定目标。
原规定翻一番的时间从2003年到2013年为10年，故按每年保持7.4%的增长速度，能提前0.29年即3个月另14天达到翻一番的预定目标。
时间序列分析参考答案
时间序列分析参考答案时间序列分析参考答案时间序列分析是一种研究随时间变化的数据模式和趋势的统计方法。
它可以帮助我们理解数据的变化规律，预测未来的趋势，以及制定相应的决策。
在本文中，我们将探讨时间序列分析的基本概念、方法和应用。
一、时间序列分析的基本概念时间序列是按照时间顺序排列的一系列数据观测值。
它可以是连续的，比如每天的股票价格，也可以是离散的，比如每月的销售额。
时间序列分析的目标是找出数据中的模式和趋势，以便进行预测和决策。
时间序列分析的基本概念包括趋势、季节性和周期性。
趋势是指数据在长期内的整体变化方向，可以是上升、下降或平稳。
季节性是指数据在一年中周期性重复出现的变化模式，比如节假日销售额的增长。
周期性是指数据在较长时间内出现的波动，通常周期长度大于一年。
二、时间序列分析的方法时间序列分析的方法包括描述性分析、平稳性检验、模型建立和预测等。
描述性分析是对时间序列数据进行可视化和统计分析，以了解数据的基本特征。
常用的描述性分析方法包括绘制折线图、直方图和自相关图等。
折线图可以显示数据的整体趋势和季节性变化，直方图可以展示数据的分布情况，自相关图可以帮助我们发现数据的相关性。
平稳性检验是判断时间序列数据是否具有平稳性的方法。
平稳性是指数据的均值和方差在时间上保持不变。
常用的平稳性检验方法包括单位根检验和ADF检验等。
模型建立是根据时间序列数据的特征，选择合适的模型来描述数据的变化规律。
常用的模型包括AR模型、MA模型和ARMA模型等。
AR模型是自回归模型，表示当前观测值与过去观测值之间的线性关系；MA模型是移动平均模型，表示当前观测值与过去观测值的误差之间的线性关系；ARMA模型是自回归移动平均模型，综合考虑了自回归和移动平均的效果。
预测是利用已知的时间序列数据，通过建立模型来预测未来的观测值。
常用的预测方法包括滚动预测、指数平滑法和ARIMA模型等。
滚动预测是指根据当前观测值和过去观测值的模型，逐步预测未来的观测值；指数平滑法是基于历史数据的加权平均值，对未来的观测值进行预测；ARIMA模型是自回归移动平均差分整合模型，可以处理非平稳的时间序列数据。
时间序列分析习题答案
时间序列分析习题答案时间序列分析习题答案时间序列分析是一种广泛应用于统计学和经济学领域的方法，用于研究随时间变化的数据。
通过对时间序列数据的建模和分析，我们可以揭示数据背后的规律和趋势，从而进行预测和决策。
下面我将给出一些时间序列分析习题的答案，希望能对大家的学习和理解有所帮助。
1. 什么是时间序列？时间序列是按照时间顺序排列的一系列数据观测值。
它可以是连续的，比如每天的股票价格，也可以是离散的，比如每个月的销售额。
时间序列分析的目标是通过对这些数据的分析和建模，揭示数据背后的规律和趋势。
2. 时间序列分析的步骤是什么？时间序列分析一般包括以下几个步骤：- 数据收集：收集并整理时间序列数据，确保数据的准确性和完整性。
- 数据可视化：通过绘制时间序列图，观察数据的趋势、季节性和周期性等特征。
- 数据平稳性检验：通过统计检验方法，判断时间序列数据是否平稳。
如果不平稳，需要进行差分处理。
- 模型选择：根据数据的特征和目标，选择适合的时间序列模型，比如ARIMA模型、季节性ARIMA模型等。
- 模型拟合：利用选定的模型，对时间序列数据进行拟合和参数估计。
- 模型诊断：对拟合的模型进行诊断，检验模型的残差序列是否符合模型假设。
- 模型预测：利用已拟合的模型，对未来的数据进行预测。
3. 如何判断时间序列数据的平稳性？平稳性是时间序列分析的基本假设之一，它要求时间序列的均值、方差和自相关函数在时间上都是常数。
常用的平稳性检验方法有：- 绘制时间序列图：观察数据是否具有明显的趋势、季节性和周期性。
- 平稳性统计检验：常用的统计检验方法有ADF检验、KPSS检验等。
这些检验方法的原理是基于单位根检验，判断序列是否存在单位根，从而判断序列的平稳性。
4. 如何选择适合的时间序列模型？选择适合的时间序列模型需要考虑数据的特征和目标。
常用的时间序列模型有：- AR模型：自回归模型，利用过去的观测值对当前值进行预测。
- MA模型：移动平均模型，利用过去的白噪声误差对当前值进行预测。
本科“统计学”——第九章 时间序列分析
1989
58.35
1998
163.00
2 - 20 6
移动平均法 (趋势图)
200
汽 150 车 产 100 量 （万辆）50
产量
五项移动平均趋势值 三项移动平均趋势值
0 1981
1985
图11-1
2 - 21 6
1993 1997 （年份） 汽车产量移动平均趋势图
1989
移动平均法 (应注意的问题)
2 - 26 6
3-3 指数平滑法
因此，F4是前三个时间序列数值的加权平均数。 Y1，Y2和Y3的系数或权数之和等于1。 由此可以得到一个结论，即任何预测值Ft+1是以 前所有时间序列数值的加权平均数。
2 - 27 6
3-4 指数平滑法
指数平滑法提供的预测值是以前所 有预测值的加权平均数，但所有过 去资料未必都需要保留，以用来计 算下一个时期的预测值。
1.
测定长期趋势的一种较简单的常用方法
通过扩大原时间序列的时间间隔，并按一定的间 隔长度逐期移动，计算出一系列移动平均数 由移动平均数形成的新的时间序列对原时间序列 的波动起到修匀作用，从而呈现出现象发展的变 动趋势
2.
移动步长为K(1<K<n)的移动平均序列为
Yi Yi 1 Yi K 1 Yi 1 K
一、利用平滑法进行预测
本节我们讨论三种预测方法：移动平均法、加权移动平 均法和指数平滑法。因为每一种方法的都是要“消除” 由时间序列的不规则成分所引起的随机波动，所以它们
被称为平滑方法。 三 种 平 滑 方 法
2 - 18 6
移动平均法 加权移动平均法 指数平滑法
1、移动平均法 (Moving Average Method)
统计学第9篇(时间序列)
3. 不同方法计算的平均速度指标的比较 几何平均法（水平法） 方程式法（累计法）
计算简单
求解方程难
与中间水平无关，只与期 与各水平值有关，关注 初、期末水平有关，关注 各期水平的累计 期末水平
适用于发展比较平衡的数 适用于侧重于观察全期
列
累计总量指标平均发展
速度的计发展速度的计算
2．方程式法（累计法）
基本思路：假定现象从最初水平a0出发，每期按 平均速度发展，计算的各期水平之和等于实际各 期水平之和，即：
a 0 x a 0 x 2 a 0 x 3 a 0 x n a 1 a 2 a n
xx2x3 xnai a0
解这个高次方程式比较麻烦，在实际工作中，通 常是通过查《平均增长速度查对表》来求平均发 展速度。
环 比 发 展发速展 度速 是 报度告报基 期告期 水期平水水 与平平 前 一 期 水 平 之 比 ， 说 明现象逐期发展程度
定基发展速度是报告期aa1 0水,aa平1 2 ,与a a2 3某, 一,固aan定n1时期水平之 比，说明现象在较长一段时期内总的发展程度
a1 , a2 , a3 ,, an
三、时间数列的编制原则
1．时间数列中的各个指标所属时间长短应前后一致。 2．时间数列中各指标所反映现象的总体范围应一致。 3．时间数列中各指标的经济内容应一致。 4．时间数列中各指标的计算口径应该相同。计算口径
主要是指计算方法、计算价格和计量单位等。
第二节 时间数列的基本分析指标
动态分析：现象发展的水平分析、现象发展的速度分析。 水平分析是速度分析的基础，速度分析是水平分析的深入
3
3
一般计算公式为 (首末折半法)
an i 1 1ai 2ai1a 21a2a3 an1a 2n
统计学习题答案(九、十、十一)
第九章习题一、名词解释时间序列：是指反映客观现象的同一指标在不同时间上的数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。
发展水平：是指时间序列中的每一项具体指标数值，反映的是现象在不同时间发展所达到的规模和水平。
增长水平：简称增长量，是时间序列中两个不同时期发展水平之差，其计算公式为：增长量＝报告期发展水平－基期发展水平。
由于所采用的基期不同，增长量可以分为逐期增长量和累积增长量。
发展速度：是两个时期发展水平对比而得到的结果，表明现象发展的程度，说明报告期水平是基期水平的百分之几（或若干倍）。
增长速度：是根据增减量与基期水平对比而求得的一种相对数，反映现象在一段时期内数量增减的方向和程度的动态分析指标。
加法模型：假设各构成部分对时间序列的影响是可加的，并且是相互独立的，这样就可以把时间序列Ｙ表示为：Ｙ＝Ｔ＋Ｓ＋Ｃ＋Ｉ。
按照这种模型，时间序列的发展变化是4种因素叠加而成的。
乘法模型：假设四个因素变动之间存在某些相互影响的关系，则时间序列各期水平的数值就是四种因素相乘的乘积，其分解模型为：Ｙ＝Ｔ×Ｓ×Ｃ×Ｉ。
按照这种模型，时间序列的发展变化是4种因素乘积而成的倍比关系。
一次指数平滑法：一次指数平滑法是指以最后的一个第一次指数平滑。
如果为了使指数平滑值敏感地反映最新观察值的变化，应取较大α值，如果所求指数平滑值是用来代表该时间序列的长期趋势值，则应取较小α值。
季节变动：由于季节气候（春、夏、秋、冬、晴、阴、雨等）和社会习惯（春节、端午、重阳等）等原因，客观现象普遍存在季节变动影响（服装的销售量，农作物的生长，旅游人次；等等）。
测定季节变动的规律，主要在于测定季节指数，常用的测定季节指数的方法有简单平均法和移动平均趋势剔除法。
循环波动：循环波动的周期在一年以上且长短不一，可采用剩余法对循环波动进行分析。
二、单项选择1~5：D A B C D 6~10：B A D C D三、简答题1、根据时点序列计算序时平均数分别有哪几种类型？请分别予以说明。
统计学第九章时间序列分析课后答案
第九章 时间序列分析一、单项选择题二、多项选择题三、判断题 四、填空题1、时间序列 指标数值2、总量指标时间数列 相对指标时间数列 平均指标时间数列 总量指标时间数列3、简单 na a ∑= 间断 连续 间隔相等 间隔不等4、逐期 累计 报告期水平–基期水平 逐期 累计5、环比 定基基期水平报告期水平环比 定基 环比6、水平法 累计法 水平 nx x ∏=或nna a x 0= 累计 032a a xx x x n∑=++++ 7、26 26 8、79、）－（y y ˆ∑ = 0）－（y y ˆ∑2为最小 10、季节比率 1200% 400％ 五、简答题（略） 六、计算题1、4月份平均库存 = 3053008370122505320⨯+⨯+⨯+⨯= 302（辆）2、第一季度平均人数917301024927217270302751026424258++++⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=268.1（人）3、第一季度平均库存额142434405408240012221-+++=-+++=n a a a a n = 410（万元） 同理，第二季度平均库存额1424184384262434-+++= 430（万元）上半年平均库存额1724184384264344054082400-++++++= 420（万元）或 2430410+= 420（万元）4、年平均增加的人数 =516291678172617931656++++= 1696.4（万人）5、某酿酒厂成品库1998年的平均库存量12111232121222---+++++++++=n n n n f f f f a a f a a f a a a=121124084122233533012330326+++⨯+++⨯++⨯+=124620= 385（箱）6、列计算表如下：该柴油机厂全年的平均计划完成程度指标为.346004.47747==∑∑b bc c = 138.0% 7、列计算表如下：该企业第一季度生产工人数占全部职工人数比重232003100320023000225602356249622250++++++==b a c = 77.2% 8、①填写表中空格：②第一季度平均职工人数 =3= 268. 33（人）③第一季度工业总产值 = 27.825 + 26.500 + 29.150 = 83.475（万元） 第一季度平均每月工业总产值 =3475.83=27.825（万元） ④第一季度劳动生产率 =33.268834750=3110.91（元/人）第一季度平均月劳动生产率 =33.26891.3110=1036.97（元/人）或 =33.268278250=1036.97（元/人）9、煤产量动态指标计算表：第①、②与③的要求，计算结果直接在表中； ④平均增长量=552.2= 0.504（万吨） ⑤水平法计算的平均发展速度=554065.120.672.8== 107.06% 平均增长速度= 107.06%-100%=7.06% 10、以1991年为基期的总平均发展速度为 62306.105.103.1⨯⨯= 104.16% 11、每年应递增：535.2=118.64%以后3年中平均每年应递增：355.135.2=114.88% 12、计算并填入表中空缺数字如下：（阴影部分为原数据）平均增长量为：3266.39÷6 = 544.40（万台） 平均发展速度为：66556.3= 124.12% 平均增长速度为：124.12%-1= 24.12%13、设在80亿元的基础上，按8 %的速度递增，n 年后可达200亿元，即n80200= 108% → n 1log2.5 = log1.08 → n = 08.1log 5.2log = 11.9按8 %的速度递增，约经过11.9年该市的国民收入额可达到200亿元。
统计学：时间序列分析习题与答案
一、单选题1、根据季度数据测定季节比率时，各季节比率之和为（）。
A.100%B.0C.400%D.1200%正确答案：C2、增长1%水平值的表达式是（）。
A.报告期增长量/增长速度B.报告期发展水平/100C.基期发展水平/100D.基期发展水平/1%正确答案：C3、若报告期水平是基期水平的8倍，则我们称之为（）。
A.翻了 3番B.翻了 8番C.发展速度为700%D.增长速度为800%正确答案：A4、若时间数列呈现出长时间围绕水平线的周期变化，这种现象属于（）。
A.无长期趋势、有循环变动B.有长期趋势、有循环变动C.无长期趋势、无循环变动D.有长期趋势、无循环变动正确答案：B5、银行年末存款余额时间数列属于（）。
A.平均指标数列B.时点数列C.时期数列D.相对指标数列正确答案：B6、某一时间数列，当时间变量t=1，2，3，...，n时，得到趋势方程为y=38+72t，那么，取t=0，2，4，6，8，...时，方程中的b将为（）。
A.36B.34C.110D.144正确答案：A7、某企业2018年的产值比2014年增长了 200%，则年平均增长速度为（）。
A.50%B.13.89%C.29.73%D.31.61%正确答案：D8、2010年某市年末人口为120万人，2020年年末达到153万人，则年平均增长量为（）万人。
A. 3B.33C. 3.3D.30正确答案：C9、在测定长期趋势时，如果时间数列逐期增长量大体相等，则宜拟合（）。
A.抛物线模型B.直线模型C.曲线模型D.指数曲线模型正确答案：B10、在测定长期趋势时，当时间数列的逐期增长速度基本不变时，宜拟合（）。
A.逻辑曲线模型B.二次曲线模型C.直线模型D.指数曲线模型正确答案：D二、多选题1、编制时间数列的原则有（）。
A.经济内容的一致性B.计算方法的一致性C.时间的一致性D.总体范围的一致性正确答案：A、B、C、D2、以下表述正确的有（）。
统计学第九章练习题答案
第九章 习题参考答案一、填空题9.1.1 时间 观察值 9.1.2 相对数时间数列、平均数时间数列 9.1.3 定基发展速度 9.1.4 时期9.1.5 4.17% 5.74% 9.1.6 32.25%9.1.7 几何平均法、高次方程法9.1.8 长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动 9.1.9 画散点图的方法、指标判别法 9.1.10 逐期增减量 9.1.11 二次曲线 、指数曲线 9.1.12 季节变动 同期平均法 9.1.13 长期趋势9.1.14 ˆ()i iy y 最小值2=-å 9.1.15 1200% 调整系数 9.1.16 移动平均法9.1.17 增降1%的绝对值 9.1.18 均方误差9.1.19 移动平均法 9.1.20 趋势外推法9.1.21 趋势季节模型 9.1.22 观察值与预测值二、单项选择题三、多项选择题四、判断题9.4.1 （×，各期环比增降速度不一定相等） 9.4.2 （×，计算年距发展速度） 9.4.3 （√）9.4.4 （×，考察期末所达到的发展水平） 9.4.5 （√）9.4.6 （×，其结果是不相同的）9.4.7 （×，指增降速度中每一个百分点所代表的绝对额） 9.4.8 （√）9.4.9 （×，逐期增长量不一定相等） 9.4.10 （×，a 不相同，b 相等） 9.4.11 （×，ˆ()i i y y最小值2=-å）9.4.12 （√）9.4.13 （×，拟合抛物线曲线趋势方程） 9.4.14 （×，进行一次平均即能得到预测值） 9.4.15 （√）9.4.16 （×，S j <100%时，表明现象此时处于淡季） 9.4.17 （√）9.4.18 （×，构建趋势季节模型） 9.4.19 （×，ˆˆy ys s=） 9.4.20 （√）五、简答题9.5.1 答：依据相对数时间数列计算平均发展水平的基本思想：①首先对相对数时间数列进行分解，找出各期的分子指标和分母指标；②其次分别计算出分子时间数列的平均发展水平a、分母时间数列的平均发展水平b；③最后将两个平均发展水平对比，以求得相对数时间数列的平均发展水平y。
曾五一《统计学导论》配套题库【课后习题】第九章 时间序列分析 【圣才出品】
第九章时间序列分析思考与练习一、选择题1．下列时间序列中属于时期序列的是（）。
A．某年各季度末的从业人数B．历年年末居民储蓄存款余额C．历年秋季高校招生人数D．历年年初粮食库存量【答案】C【解析】按数据所反映时间状态的不同，绝对数时间序列又可分为时期序列和时点序列。
时期序列是反映某现象在一段时间内发展过程的总量，该数列具有时间量纲。
时点数列反映某现象在某一时点上的状态即发展水平。
ABD均属于时点序列，只有C为时期序列。
2．某储蓄所今年9～12月月末居民储蓄存款余额分别为480，460，520和560万元，则第四季度居民储蓄存款的平均余额为（）万元。
A．500B．513.3C．515D．520【答案】A【解析】月末居民储蓄存款余额属于不连续时点序列，要计算整个考察期的平均发展水平需要先计算出相邻两个时点之间现象水平的代表值，再以时点间隔长度为权数，将这些代表值进行加权算术平均。
当各时点间隔相等时，可以通过“首末折半法”计算而得，因此第四季度居民储蓄存款的平均余额1480560(460+520+=5004-122y =⨯+（万元）（）。
3．若侧重于考察各期发展水平的总和，计算平均发展速度应采用（）。
A．几何平均法B．方程式法C．算术平均数D．移动平均法【答案】B 【解析】方程式法计算的平均发展速度取决于考察期内各期实际水平的累计总和，所以计算平均发展速度的方程式法又称为“累计法”。
方程式法的特点是：以所求的平均发展速度代替各期环比发展速度，推算的考察期内各期水平的累计总和与各期实际水平的累计数相等。
4．某地区居民用电量呈逐年上升趋势，某月用电量的季节指数为120％，表明本月居民用电量（）。
A．比上月增加20％B．比本月用电量趋势值高20％C．比上年同月增加20％D．比本年的月均用电量高20％【答案】D【解析】在一个完整的季节周期中，季节指数的总和等于季节周期的时间项数。
本题中月用电量的季节变动表现为各月的季节指数围绕着100%上下波动，表明各月销售量与全年平均数的相对关系。
统计学课后答案
第一章绪论１．社会经济统计学的研究对象是：（Ａ）A社会经济现象的数量方面B．统计工作C．社会经济内在规律D．统计方法２．考察全国的工业企业的情况时，以下标志中属于不变标志的有（Ａ）Ａ．产业的分类Ｂ．职工人数Ｃ．劳动生产效率Ｄ．所有制３．要考察全国居民的人均住房面积，其统计总体是（Ａ）Ａ．全国所有居民户Ｂ．全国的住宅Ｃ．各省市自治区Ｄ．某一居民户４．最早使用＂统计学＂这一术语的是（Ｂ）Ａ．政治算术学派Ｂ．国势学派Ｃ．社会统计学Ｄ．数理统计学派第二章统计数据的收集，整理和显示１．统计的调查对象是（Ｃ）Ａ．总体各单位标志值Ｂ．总体单位Ｃ．现象总体Ｄ．统计指标２．我国统计调查体系中，作为主体的是（Ａ）Ａ．经常性抽查调查Ｂ．必要的统计报表Ｃ．重点调查及估计推算等Ｄ．周期性普查３．要对某企业生产设备的实际生产能力进行调查，则企业的“生产设备”是（Ａ）Ａ．调查对象Ｂ．调查单位Ｃ．调查项目Ｄ．报告单位４．下面那些现象事宜采用非全面调查？（ＡＢＣＤ）Ａ．企业经营管理中出现的新情况Ｂ．某型号日光灯耐用时数检查Ｃ．某地区居民储蓄存款Ｄ．某地区森林的木材积蓄量５．抽查调查（ａｂｄ）Ａ．是一种非全面调查Ｂ．是一种非连续性的调查Ｃ．可以消除抽样误差Ｄ．应遵循随机原则６．洛伦茨曲线（ＢＣ）Ａ．是一种向下累计曲线Ｂ．可用于反映财富的分布曲线Ｃ．用以衡量收入分配公平与否Ｄ．越接近对角线基尼系数越大第三章数据分布特征的描述１．由变量数列计算加权算术平均数时，直接体现权数的实质的是（Ｄ）Ａ．总体单位数的多少Ｂ．各组单位数的多少Ｃ．各组变量值的大小Ｄ．各组频率的大小2.若你正在筹划一次聚会，想知道该准备多少瓶饮料，你最希望得到所以客人需要饮料数量（a）Ａ．均值Ｂ．中位数Ｃ．众数Ｄ．四分位数3．2004年某地区甲、乙两类职工的月平均收入分别为1060和3350 元，标准差分别为230元和680元，则职工平均收入的代表性（B）Ａ．甲类较大Ｂ．乙类较大Ｃ．两类相同Ｄ．在两类之间缺乏可比性4.假如学生测验成绩记录为优。
统计学课后习题参考答案
思考题与练习题参考答案【友情提示】请各位同学完成思考题和练习题后再对照参考答案。
回答正确，值得肯定；回答错误，请找出原因更正，这样使用参考答案，能力会越来越高，智慧会越来越多。
学而不思则罔，如果直接抄答案，对学习无益，危害甚大。
想抄答案者，请三思而后行！第一章绪论思考题参考答案1．不能，英军所有战机=英军被击毁的战机+英军返航的战机+英军没有弹孔的战机，因为英军被击毁的战机有的掉入海里、敌军占领区，或因堕毁而无形等，不能找回；没有弹孔的战机也不可能自己拿来射击后进行弹孔位置的调查。
即便被击毁的战机找回或没有弹孔的战机自己拿来射击进行实验，也不能从多个弹孔中确认那个弹孔是危险的。
2．问题：飞机上什么区域应该加强钢板？瓦尔德解决问题的思想：在他的飞机模型上逐个不重不漏地标示返航军机受敌军创伤的弹孔位置，找出几乎布满弹孔的区域；发现：没有弹孔区域是军机的危险区域。
3．能，拯救和发展自己的参考路径为：①找出自己的优点，②明确自己大学阶段的最佳目标，③拟出一个发扬自己优点，实现自己大学阶段最佳目标的可行计划。
练习题参考答案一、填空题1．调查。
2．探索、调查、发现。
3. 目的。
二、简答题1．瓦尔德；把剩下少数几个没有弹孔的区域加强钢板。
2．统计学解决实际问题的基本思路，即基本步骤是：①提出与统计有关的实际问题；②建立有效的指标体系；③收集数据；④选用或创造有效的统计方法整理、显示所收集数据的特征；⑤根据所收集数据的特征、结合定性、定量的知识作出合理推断；⑥根据合理推断给出更好决策的建议。
不解决问题时，重复第②-⑥步。
3．在结合实质性学科的过程中，统计学是能发现客观世界规律，更好决策，改变世界和培养相应领域领袖的一门学科。
三、案例分析题1．总体：我班所有学生；单位：我班每个学生；样本：我班部分学生；品质标志：姓名；数量标志：每个学生课程的成绩；指标：全班学生课程的平均成绩；指标体系：上学期全班同学学习的科目；统计量：我班部分同学课程的平均成绩；定性数据：姓名；定量数据：课程成绩；离散型变量：学习课程数；连续性变量：学生的学习时间；确定性变量：全班学生课程的平均成绩；随机变量：我班部分同学课程的平均成绩，每个同学进入教室的时间；横截面数据：我班学生月门课程的出勤率；时间序列数据：我班学生课程分别在第一个月、第二个月、第三个月、第四个月的出勤率；面板数据：我班学生课程分别在第一个月、第二个月、第三个月、第四个月的出勤率；选用描述统计。
时间序列分析习题及答案
时间序列分析第一题：1、绘制时序图：data ex1_1;input x@@ ;time=intnx('month','01jul2004'd,_n_-1);format time date. ;cards;153 134 145 117 187 175 203 178 234 243 189 149 212 227 214 178 300 298 295 248 221 256 220 202 201 237 231 162 175 165 174 135 123 124 119 120 104 106 85 96 85 87 67 90 78 74 75 63;proc gplot data=ex1_1;plot x*time=1;symbol1 c=black v=star i=join;run;时序图：2、绘制自相关图：data ex1_1;input x@@ ;time=intnx('month','01jul2004'd,_n_-1);format time date. ;cards;153 134 145 117 187 175 203 178 234 243 189 149 212 227 214 178 300 298 295 248 221 256 220 202 201 237 231 162 175 165 174 135 123 124 119 120 104 106 85 96 85 87 67 90 78 74 75 63;proc arima data=ex1_1;identify var=x;run;样本自相关图：白噪声检验输出结果：因为P值小于α，所以该序列为非白噪声序列，根据时序图看出数据并不在一个常数值附近随机波动，后期有递减的趋势，所以不是平稳序列。
第二题：1、选择拟合模型方法一：首先绘制该序列的时序图，直观检验序列平稳性。
曾五一《统计学导论》配套题库【章节题库】第九章 时间序列分析 【圣才出品】
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D．随机性
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【答案】D
【解析】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随机性，也称不
规则变动。
6．从下面的图形图 9-1 可以判断该时间序列中存在（ ）。
图 9-1 A．趋势 B．季节性 C．周期性 D．趋势和随机性 【答案】D 【解析】趋势是指时间序列在长期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动，也称 长期趋势。随机波动是时间序列中除去趋势、季节变动和循环波动之后的随机波动。随机波 动通常是夹在时间序列中，致使时间序列产生一种波浪形或振荡式变动。从图中可以看出， 该时间序列中存在着持续向上的线性趋势以及明显的随机波动。
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7．环比增长率是（ ）。 A．报告期观察值与前一时期观察值之比减 1 B．报告期观察值与前一时期观察值之比加 1 C．报告期观察值与某一固定时期观察值之比减 1 D．报告期观察值与某一固定时期观察值之比加 1 【答案】A 【解析】增长率可分为环比增长率和定基增长率。环比增长率是报告期观察值与前一时 期观察值之比减 1，说明现象逐期增长变化的程度。
的序列。而平稳时间序列通常只含有随机成分。
11．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（ ）。 A．简单平均法 B．加权平均法 C．移动平均法 D．指数平滑法 【答案】C 【解析】移动平均法是指通过对时间序列逐期递移求的平均数作为预测值的一种预测
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对数列的影响。
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第九章时间序列分析
1、时间序列
指标数值
3、
简单
a -
n
- 间断 连续 间隔相等
间隔不等 4
、
逐期
累计
报告期水平崔期水平
逐期
累计
5
、
环比 定基
报告期水平 - 环比 定基 环比
基期水平
6
、
水平法 累计法
水平
X “丨【
X 或 X =
n
佟累计
.a 。
2
3
n 一
a
X X X X
a 。
7、 26 26
8、7
2、总量指标时间数列
总量指标时间数列
相对指标时间数列 平均指标时间数列
9、y （y — ?） = 0
（y — ?）2 为最小
五、简答题（略） 六、计算题
第一季度平均人数
258 24 264 10 275 30 270 17 272 9
,
=268.1 （人）
24 10 30 17 9
第一季度平均库存额
同理，第二季度平均库存额
4-1
上半年平均库存额
a 2 +a 3 • 2 3
f2 ■■
2
f1 + f2 + …+ fn4
326 330
330 335
412 408 ,
1 2 1
2 2 2 1：：；，2 亠-亠 1
4620
”、
=
=385 （箱）
12
10、季节比率
1200%
400%
1、 4月份平均库存
320 5 250 12 370 8 300 5
= 302 （辆）
30
2、 3、 a 1
-a2 ■■■ 2 a 二 n —1
型 408 405 434
2
4-1
2
= 410 （万元）
434
426 438 聖8
2
乙=430
（万元）
400 2
408 405 434 426 438 418
—=420 （万元）
4、年平均增加的人数
5
5、某酿酒厂成品库1998年的平均库存量
7 -1
410 430 “一、
=420 （万兀）
2
1656 1793 1726 1678 1629 十.
= =1696.4 （万
a 1 a 2
a=^- a n J a
n
2
该柴油机厂全年的平均计划完成程度指标为
2560
2496 2356 2
= 77.2% 3200
3200 3100 - 2
②
第一季度平均职工人数 =265 265 275 = 268. 33 （人）
3
③ 第一季度工业总产值 =27.825 + 26.500 + 29.150 = 83.475 （万元） 第一季度平均每月工业总产值 =83.475 =27.825 （万元）
3
④
第一季度劳动生产率 =834750 =3110.91 （元/人）
268.33
3110 91
第一季度平均月劳动生产率 = -------- =1036.97 （元/人）
268.33 或
=278250 =1036.97 （元 /人）
268.33
47747.4 34600.0
=138.0%
2250 2 3000 2
（%） 定基 一 0.32 7.42 15.32 27.26 40.65
第①、②与③的要求，计算结果直接在表中；
2 52
④平均增长量=竺 =0.504 （万吨）
5
⑤
水平法计算的平均发展速度 =5 8.72 =5 1.4065 = 107.06%
\6.20
平均增长速度=107.06% -100%=7.06%
10、以1991年为基期的总平均发展速度为
6
3 2
V 1.03 X1.05 X1.06= 104.16%
11、每年应递增:5 2.35 =118.64%
平均增长量为：- （万台）
平均发展速度为：6 3.6556= 124.12% 平均增长速度为：124.12%-1= 24.12%
按8 %的速度递增，约经过 11.9年该市的国民收入额可达到 200亿元。
以后3年中平均每年应递增:
寸235
=114.88% .1.55
13、设在80亿元的基础上，按
8 %的速度递增，n 年后可达200亿元，即
n 2
800 = 108%
1 Iog2.5 = Iog1.08
n
log 2.5
log 1.08
=11.9
以年为原点采用最小平方法建立直线方程:
n，ty 忙y 13 5182 -91 696
b = 2 2 = 2=1.70
n' t -(' t) 13 819-91
a =二"A 二型-1.70 生41.64
n n 13 13
得直线趋势方程
?= 41.62 + 1.70 t
96年产量约为： ? 41.64 + 14 X 1.70 = 65.44 （万吨）
97年产量约为：
? 41.64 + 15 X 1.70 = 67.14 （万吨）
以89年为原点采用最小平方法建立直线方程:
Z y 696 a =
= 53.54
n 13
97 年产量约为： y?= 53.54 + 8 X 1.70 = 67.14 （万吨）
趋势剔除法
第一步：计算十二个月移动平均修匀值; 第二步：计算二项移正平均修匀值；
（得以下表中计算结果）
趋势剔除法修匀值计算表
310
182
=1.70 ?= 53.54 + 1.70 t
96年产量约为： ? 53.54 + 7 X 1.70 = 65.44 （万吨）
得直线趋势方程
第三步：用与第二步结果对应的实际值，分别除以第二步结果的修匀值（例如：年月份的8 - 63.75 = 12.55 % ）;
第四步：计算各年同月平均数；
第五步：计算各年同月平均数总平均数; 第六步：计算季节比率。
（以上第三步一一第六步结果见下表）。