第三章测试
1.时间序列在一年内重复出现的周期性波动称为(      )
A:季节变动 B:循环变动 C:长期趋势 D:随机变动
答案:A
2.时期序列中的每一个观测值是(      )。
A:连续不断统计而取得 B:定期统计一次 C:每隔一月统计一次时间序列中的每一指标数值 D:每隔一定时间统计一次 3.线性趋势方程y=a+bx中的参数b是表示(      )。
A:趋势线的斜率 B:当x=0时的数值 C:趋势值 D:趋势线的截距 4.季节变动是指时间序列的观测值按一定时间长度呈(      )。
A:不规则变动 B:长期变动 C:循环变动 D:周期性变动 5.根据下图的数据,利用指数平滑预测模型预测2013年1月的居民消费价格指数,当平滑常数为0.6时,应该在单元格D14中输入公式(      )。blob.png
A:=B13*0.6+(1-0.6)*C13 B:=C13*0.6+(1-0.6)*D13 C:=D13*0.6+(1-0.6)*C13 D:=C13*0.6+(1-0.6)*B13 6.根据下图的数据,利用指数平滑预测模型预测2013年1月的居民消费价格指数,当平滑常数为0.6时,计算均方误差时应该在单元格G2中输入公式(      )。blob.png
A:=SUMXMY2(D2:D13,C2:C13)/COUNT(D2:D13) B:=SUMXMY2(D2:D13,C2:C13)/COUNT(C2:C13) C:=SUMXMY2(B2:B13,C2:C13)/COUNT(C2:C13) D:=SUMXMY2(B2:B13,D2:D13)/COUNT(D2:D13) 7.利用指数平滑预测模型预测2013年1月的居民消费价格指数如下图所示,当平滑常数为0.6时,计算平滑常数从0.2变道0.6时所对应的均方误差应该在模拟运算表中该做如下哪个选择(      )。blob.pnga.blob.pngb.blob.pngc.blob.pngd.blob.png
A:a B:d C:c D:b 8.根据下图的数据,利用指数平滑预测模型预测2013年1月的居民消费价格指数,当平滑常数为0.6时,计算均方误差时应该在单元格G2中输入公式(      )。blob.png
A:=SUMXMY2(D2:D13,C2:C13)/COUNT(D2:D13) B:=SUMX2MY2(D2:D13,C2:C13)/COUNT(D2:D13) C:=SUMPRODUCT (D2:D13,C2:C13)/COUNT(D2:D13) D:=SUMX2PY2(D2:D13,C2:C13)/COUNT(D2:D13) 9.根据下图中的时间序列数据,若采用线性趋势预测模型预测第19个月的销量数据,可以在单元格B19中输入公式(      )。blob.png
A:=forecast(B2:B19,A2:A19,A20) B:=trend(A20,B2:B19,A2:A19) C:=trend(B2:B19,A2:A19,A20) D:=forecast(A20,A2:A19,B2:B19) 10.移动平均预测模型适合预测下列哪类时间序列 (      )。 
A:有季节成分的时间序列 B:有非性趋势成分的时间序列 C:有线性趋势成分的时间序列 D:围绕稳定水平上下波动的时间序列 11.对时间序列的数据作季节调整的目的是(      )。
A:描述时间序列中季节变动的影响 B:消除时间序列中趋势的影响 C:消除时间序列中随机波动的影响 D:消除时间序列中季节变动的影响 12.根据下图的季节指数时间序列数据中,单元格M2中的季节指数值是通过输入公式(      )计算获得的。blob.png
A:=AVERAGE(F2,F6,F10,F14,F18) B:=AVERAGE(G2,G6,G10,G14,G18) C:=AVERAGE(D2,D6,D10,D14,D18) D:=AVERAGE(E2,E6,E10,E14,E18) 13.根据下图的时间序列数据,当时间间隔为3时,运用“分析工具库”中的“移动平均”宏进行预测,下列哪种设置是正确的(      )。blob.pnga.blob.pngb.blob.pngc.blob.pngd.blob.png
A:b B:c C:d D:a 14.根据下图的时间序列数据,当时间间隔为3时,运用公式法预测2013年1月的居民消费价格指数且保留一位小数,在单元格D14中应该输入下列哪个公式(      )。blob.png
A:=ROUND(1,AVERAGE(C11:C13)) B:=ROUND(AVERAGE(C11:C13,1)) C:=AVERAGE( ROUND(C11:C13),1) D:=ROUND(AVERAGE(C11:C13),1) 15.根据下图的时间序列数据,若预测第21年的总人口数据,较好的预测模型为(      )。blob.png
A:线性趋势模型 B:幂函数模型 C:对数模型 D:一元二次多项式模型

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