在下列关于发展变化过程分析的表述中,正确的是( )。A.描绘现象发展变化的骨干线都是一条倾斜的直线B.时距扩大法是指把原来数列中相邻的若干项数据合并,使其变为时期属性(或时点间隔属性)较长的数列C.为寻找直线趋势时间数列的变动规律,应对数据进行指数平滑修匀D.从预测的角度来说,对时间数列使用移动平均修匀比指数平滑修匀效果好

题目

在下列关于发展变化过程分析的表述中,正确的是( )。

A.描绘现象发展变化的骨干线都是一条倾斜的直线

B.时距扩大法是指把原来数列中相邻的若干项数据合并,使其变为时期属性(或时点间隔属性)较长的数列

C.为寻找直线趋势时间数列的变动规律,应对数据进行指数平滑修匀

D.从预测的角度来说,对时间数列使用移动平均修匀比指数平滑修匀效果好


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  • 第1题:

    下列关于统计分析的表述中,不准确的是( )。

    A.对总体的两种结构进行比较可采用两个结构图比较的方式

    B.用加总平均方法进行数据合并适用于时点性总量指标

    C.移动平均修匀法较多地应用于含有季节影响的时间数列

    D.计算每个移动平均数时所用的项数通常比整个数列的项数多得多

    E.在指数平滑平均数计算公式 中, 称为平滑常数


    正确答案:BD

  • 第2题:

    指数平滑预测法中的平滑常数α数值越小,对数列的修匀效果越好。

    此题为判断题(对,错)。


    正确答案:√

  • 第3题:

    时距扩大法是指把原来数列中相邻的若干项数据合并,使其变为时期属性(或时点间隔属性)较长的数列。( )

    A.正确

    B.错误


    正确答案:A

  • 第4题:

    如果时间数列共有15年的年度资料,若使用4项移动平均法进行修匀,则修匀之后的时间数列有()。

    A. 15项

    B. 14项

    C. 12项

    D. 11项


    参考答案:C

  • 第5题:

    为在直线趋势型时间数列中寻找其变动规律,应采用的方法是( )。

    A.对数列进行指数平滑修匀

    B.为数列资料拟合一条直线

    C.对数列进行移动平均修匀

    D.对数列进行最小平方修匀


    正确答案:B
    解析:对直线趋势型时间数列,采用为数列资料拟合一条直线的方法寻找其变动规律,在最小平方准则下进行;而对于水平型时间数列,采用移动平均修匀或指数平滑修匀的方法寻找其变动规律。

  • 第6题:

    时间数列分析的一个重要任务是根据现象发展变化的规律进行外推预测。最常见的时间数列预测方法有( )。
    ①趋势外推法
    ②移动平均预测法
    ③指数平滑法
    ④判定系数法

    A.②③
    B.①②③
    C.①②④
    D.①②③④

    答案:B
    解析:
    时间数列分析的一个重要任务是根据现象发展变化的规律进行外推预测。最常见的时间数列预测方法有趋势外推法、移动平均预测法与指数平滑法等。④项属于一元线性回归的方法。

  • 第7题:

    根据某20项的时间数列,采用五项移动平均法进行修匀,修匀后的新的时间数列有()项。


    正确答案:16

  • 第8题:

    将原时间数列经过逐项移动计算序时平均数对时间数列进行修匀的方法称()。


    正确答案:移动平均法

  • 第9题:

    时距扩大法既可用于时期数列的修匀,也可用于时点数列的修匀。


    正确答案:错误

  • 第10题:

    用指数平滑法进行预测时,平滑常数a的大小反映对时间数列资料的修匀程度,即()。

    • A、a大,修匀程度大
    • B、a小,修匀程度小
    • C、a大,修匀程度小
    • D、a小,修匀程度大
    • E、a=1时,修匀程度最大

    正确答案:C,D

  • 第11题:

    多选题
    下列关于长期趋势分析的说法中,正确的是(  )。[2010年初级真题]
    A

    在移动平均法中,被平均的项数越多,修匀的作用就越大

    B

    移动平均法没有充分利用时间数列的全部数据信息

    C

    指数平滑法对所有的时间序列数据采取等权处理

    D

    平滑系数越大,近期数据作用越大

    E

    当时间数列变化剧烈时,应选用较小的平滑系数


    正确答案: C,B
    解析:
    采用移动平均法分析时间数列的长期趋势,关键在于平均期数或称步长的选择。一般地讲,被平均的项数越多,修匀的作用就越大,但得到的平均数就越少;反之,被平均的项数越少,修匀的作用就越小,而所得的移动平均数就越多。使用指数平滑法时,α取值接近于1时,近期数据作用最大,各期历史数据的作用迅速衰减。当时间数列变化剧烈时,以选较大的α值,以便很快跟上其变化。α取值接近0时,则各期数据的作用缓慢减弱,呈比较平稳的状态。当时间数列变化剧烈时,以选较大的α值,以便很快跟上其变化。

  • 第12题:

    多选题
    时间数列长期趋势的确定,主要是对时间数列进行修匀,下列属于修匀的主要方法有()
    A

    简单平均法

    B

    几何平均法

    C

    时距扩大法

    D

    移动平均法

    E

    最小平方法


    正确答案: C,D
    解析: 时间数列长期趋势的确定,主要是对时间数列进行修匀。修匀的方法主要有时距扩大法、移动平均法等。其主要目的是通过剔除时间数列中的其他构成要素,直接显示最主要的长期趋势。

  • 第13题:

    在利用指数平滑预测法进行预测时,平滑系数 越大,对数列的修匀效果越好。

    此题为判断题(对,错)。


    正确答案:×

  • 第14题:

    指数平滑预测法中的平滑常数。数值越小,对数列的修匀效果越好。( )

    A.正确

    B.错误


    正确答案:A

  • 第15题:

    采用5年移动平均修匀时间数列时,所得修匀数列比原数列首尾共少( )

    A.3项数值

    B. 4项数值

    C. 5项数值

    D. 6项数值


    参考答案:B

  • 第16题:

    在利用指数平滑预测法进行预测时,平滑系数α越大,对数列的修匀效果越好。( )

    A.正确

    B.错误


    正确答案:B
    解析:在利用指数平滑预测法进行预测时,平滑系数α越小,对数列的修匀效果越好。

  • 第17题:

    下列关于长期趋势分析的说法中,正确的是()


    A.在移动平均法中,被平均的项数越多,修匀的作用就越大

    B.移动平均法没有充分利用时间数列的全部数据信息

    C.指数平滑法对所有的时间序列数据采取等权处理

    D.平滑系数越大,近期数据作用越大

    E.当时间数列变化剧烈时,应选用较小的平滑系数

    答案:A,B,D
    解析:
    采用移动平均法分析时间数列的长期趋势,关键在于平均期数或称步长的选择。一般地讲,被平均的项数越多,修匀的作用就越大,但得到的平均数就越少;反之,被平均的项数越少,修匀的作用就越小,而所得的移动平均数就越多。使用指数平滑法时,α取值接近于1时,近期数据作用最大,各期历史数据的作用迅速衰减。当时间数列变化剧烈时,选较大的α值,以便很快跟上其变化。α取值接近0时,则各期数据的作用缓慢减弱,呈比较平稳的状态。当时间数列变化剧烈时,选较大的α值,以便很快跟上其变化。

  • 第18题:

    移动平均的平均项数越大,则它对数列的平滑修匀作用越强。


    正确答案:正确

  • 第19题:

    下列关于长期趋势分析的说法中,正确的是()。

    • A、在移动平均法中,被平均的项数越多,修匀的作用就越大
    • B、移动平均法没有充分利用时间数列的全部数据信息
    • C、指数平滑法对所有的时间序列数据采取等权处理
    • D、平滑系数越大,近期数据作用越大
    • E、当时间数列变化剧烈时,应选用较小的平滑系数

    正确答案:A,B,D

  • 第20题:

    间隔扩大法与移动平均法,既可用于时期数列的修匀,也可用于时点数列的修匀。


    正确答案:错误

  • 第21题:

    采用5年移动平均修匀时间数列时,所得修匀数列比原数列首尾共少()

    • A、3项数值
    • B、4项数值
    • C、5项数值
    • D、6项数值

    正确答案:B

  • 第22题:

    如果时间数列共有15年的年度资料,若使用4项移动平均法进行修匀,则修匀之后的时间数列有()。

    • A、15项
    • B、14项
    • C、12项
    • D、11项

    正确答案:C

  • 第23题:

    多选题
    下列关于长期趋势分析的说法中,正确的是(   )。
    A

    在移动平均法中,被平均的项数越多,修匀的作用就越大

    B

    移动平均法没有充分利用时间数列的全部数据信息

    C

    指数平滑法对所有的时间序列数据采取等权处理

    D

    平滑系数越大,近期数据作用越大

    E

    当时间数列变化剧烈时,应选用较小的平滑系数


    正确答案: D,E
    解析: