2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫(kù)——統(tǒng)計(jì)軟件EViews統(tǒng)計(jì)分析試題及解析考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、EViews軟件界面操作要求：熟練掌握EViews軟件的基本操作，包括創(chuàng)建工作文件、打開數(shù)據(jù)文件、數(shù)據(jù)編輯、圖形繪制等。1.在EViews中創(chuàng)建一個(gè)新的工作文件，并設(shè)置工作文件名為“2025_Statistics”。2.打開一個(gè)數(shù)據(jù)文件，文件名為“2025_data.evs”，并將數(shù)據(jù)文件中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到當(dāng)前工作文件中。3.在當(dāng)前工作文件中，創(chuàng)建一個(gè)新的時(shí)間序列變量，變量名為“GDP”，數(shù)據(jù)類型為“時(shí)間序列”。4.在EViews中繪制GDP變量的折線圖。5.在EViews中計(jì)算GDP變量的平均值。6.在EViews中計(jì)算GDP變量的標(biāo)準(zhǔn)差。7.在EViews中計(jì)算GDP變量的自相關(guān)系數(shù)。8.在EViews中計(jì)算GDP變量的偏自相關(guān)系數(shù)。9.在EViews中計(jì)算GDP變量的移動(dòng)平均。10.在EViews中計(jì)算GDP變量的指數(shù)平滑。二、時(shí)間序列分析要求：掌握時(shí)間序列分析的基本方法，包括自回歸模型（AR）、移動(dòng)平均模型（MA）、自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）等。1.在EViews中建立AR（1）模型，模型表達(dá)式為：Y_t=c+\beta_1Y_{t-1}+\epsilon_t。2.在EViews中建立MA（1）模型，模型表達(dá)式為：Y_t=c+\epsilon_t+\theta_1\epsilon_{t-1}。3.在EViews中建立ARMA（1,1）模型，模型表達(dá)式為：Y_t=c+\beta_1Y_{t-1}+\epsilon_t+\theta_1\epsilon_{t-1}。4.在EViews中估計(jì)AR（1）模型的參數(shù)，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷钠椒€(wěn)性。5.在EViews中估計(jì)MA（1）模型的參數(shù)，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷钠椒€(wěn)性。6.在EViews中估計(jì)ARMA（1,1）模型的參數(shù)，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷钠椒€(wěn)性。7.在EViews中繪制AR（1）模型的殘差圖。8.在EViews中繪制MA（1）模型的殘差圖。9.在EViews中繪制ARMA（1,1）模型的殘差圖。10.在EViews中計(jì)算AR（1）模型的AIC和BIC準(zhǔn)則值。三、回歸分析要求：掌握回歸分析的基本方法，包括線性回歸、多元線性回歸、非線性回歸等。1.在EViews中建立線性回歸模型，模型表達(dá)式為：Y=c+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\epsilon。2.在EViews中建立多元線性回歸模型，模型表達(dá)式為：Y=c+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\beta_3X_3+\epsilon。3.在EViews中建立非線性回歸模型，模型表達(dá)式為：Y=c+\beta_1X_1^2+\beta_2X_2+\epsilon。4.在EViews中估計(jì)線性回歸模型的參數(shù)，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娘@著性。5.在EViews中估計(jì)多元線性回歸模型的參數(shù)，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娘@著性。6.在EViews中估計(jì)非線性回歸模型的參數(shù)，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娘@著性。7.在EViews中繪制線性回歸模型的殘差圖。8.在EViews中繪制多元線性回歸模型的殘差圖。9.在EViews中繪制非線性回歸模型的殘差圖。10.在EViews中計(jì)算線性回歸模型的R2值。四、多元線性回歸模型的診斷與改進(jìn)要求：能夠?qū)Χ嘣€性回歸模型進(jìn)行診斷，并針對(duì)診斷結(jié)果提出改進(jìn)措施。1.在EViews中建立多元線性回歸模型，模型表達(dá)式為：Y=c+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\beta_3X_3+\epsilon。2.在EViews中計(jì)算多元線性回歸模型的方差膨脹因子（VIF）。3.根據(jù)VIF值，判斷是否存在多重共線性問題。4.如果存在多重共線性問題，提出相應(yīng)的改進(jìn)措施，如剔除共線性較強(qiáng)的變量或使用主成分分析等方法。5.在EViews中重新估計(jì)改進(jìn)后的多元線性回歸模型，并計(jì)算新的VIF值。6.對(duì)改進(jìn)后的模型進(jìn)行殘差分析，包括繪制殘差圖和計(jì)算殘差的統(tǒng)計(jì)量。7.根據(jù)殘差分析結(jié)果，判斷改進(jìn)后的模型是否更加合理。8.在EViews中計(jì)算改進(jìn)后模型的R2值和調(diào)整后的R2值。9.對(duì)比改進(jìn)前后的R2值和調(diào)整后的R2值，分析模型的改進(jìn)效果。10.總結(jié)多元線性回歸模型的診斷與改進(jìn)過程，并給出結(jié)論。五、時(shí)間序列預(yù)測(cè)要求：能夠使用時(shí)間序列分析方法對(duì)未來的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。1.在EViews中導(dǎo)入一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)集，變量名為“Sales”。2.對(duì)“Sales”變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，判斷其是否為平穩(wěn)時(shí)間序列。3.如果“Sales”變量是非平穩(wěn)的，使用差分方法將其轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)時(shí)間序列。4.在EViews中建立ARIMA模型，模型表達(dá)式為：Y_t=c+\beta_1Y_{t-1}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\phi_1\epsilon_{t-2}+...+\phi_p\epsilon_{t-p}+\epsilon_t。5.估計(jì)ARIMA模型的參數(shù)，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合優(yōu)度。6.使用EViews中的預(yù)測(cè)功能，對(duì)“Sales”變量進(jìn)行未來5期的預(yù)測(cè)。7.在EViews中繪制預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的對(duì)比圖。8.計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果的均方誤差（MSE）和均方根誤差（RMSE），評(píng)估預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。9.分析預(yù)測(cè)結(jié)果，討論模型預(yù)測(cè)的可靠性。10.總結(jié)時(shí)間序列預(yù)測(cè)的過程，并給出對(duì)未來“Sales”變量趨勢(shì)的預(yù)測(cè)結(jié)論。六、假設(shè)檢驗(yàn)要求：能夠運(yùn)用假設(shè)檢驗(yàn)方法對(duì)統(tǒng)計(jì)問題進(jìn)行推斷。1.在EViews中導(dǎo)入一個(gè)樣本數(shù)據(jù)集，變量名為“Income”。2.假設(shè)檢驗(yàn)“Income”變量的均值是否等于某個(gè)特定值，如50000。3.在EViews中設(shè)置零假設(shè)（H0）和備擇假設(shè)（H1）。4.計(jì)算樣本均值和樣本標(biāo)準(zhǔn)差。5.在EViews中計(jì)算t統(tǒng)計(jì)量，并進(jìn)行t檢驗(yàn)。6.根據(jù)t檢驗(yàn)的結(jié)果，判斷是否拒絕零假設(shè)。7.如果拒絕零假設(shè)，說明“Income”變量的均值與特定值存在顯著差異。8.在EViews中計(jì)算p值，并判斷p值是否小于顯著性水平（如0.05）。9.根據(jù)p值判斷統(tǒng)計(jì)假設(shè)的顯著性。10.總結(jié)假設(shè)檢驗(yàn)的過程，并給出結(jié)論。本次試卷答案如下：一、EViews軟件界面操作1.在EViews中創(chuàng)建一個(gè)新的工作文件，并設(shè)置工作文件名為“2025_Statistics”。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“File”菜單，選擇“New”選項(xiàng)，然后選擇“Workfile”類型，在彈出的對(duì)話框中輸入工作文件名“2025_Statistics”，點(diǎn)擊“OK”按鈕。2.打開一個(gè)數(shù)據(jù)文件，文件名為“2025_data.evs”，并將數(shù)據(jù)文件中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到當(dāng)前工作文件中。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“File”菜單，選擇“Open”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中選擇“2025_data.evs”文件，點(diǎn)擊“Open”按鈕，然后在彈出的導(dǎo)入數(shù)據(jù)對(duì)話框中選擇導(dǎo)入數(shù)據(jù)的方式，點(diǎn)擊“OK”按鈕。3.在當(dāng)前工作文件中，創(chuàng)建一個(gè)新的時(shí)間序列變量，變量名為“GDP”，數(shù)據(jù)類型為“時(shí)間序列”。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“Edit”菜單，選擇“NewVariable”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中輸入變量名“GDP”，在“Type”下拉菜單中選擇“TimeSeries”，點(diǎn)擊“OK”按鈕。4.在EViews中繪制GDP變量的折線圖。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“Graph”菜單，選擇“Line”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中選擇“GDP”變量，點(diǎn)擊“OK”按鈕。5.在EViews中計(jì)算GDP變量的平均值。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“View”菜單，選擇“Statistics”選項(xiàng)，然后選擇“Mean”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中選擇“GDP”變量，點(diǎn)擊“OK”按鈕。6.在EViews中計(jì)算GDP變量的標(biāo)準(zhǔn)差。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“View”菜單，選擇“Statistics”選項(xiàng)，然后選擇“StandardDeviation”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中選擇“GDP”變量，點(diǎn)擊“OK”按鈕。7.在EViews中計(jì)算GDP變量的自相關(guān)系數(shù)。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“View”菜單，選擇“Statistics”選項(xiàng)，然后選擇“Autocorrelation”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中選擇“GDP”變量，點(diǎn)擊“OK”按鈕。8.在EViews中計(jì)算GDP變量的偏自相關(guān)系數(shù)。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“View”菜單，選擇“Statistics”選項(xiàng)，然后選擇“PartialAutocorrelation”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中選擇“GDP”變量，點(diǎn)擊“OK”按鈕。9.在EViews中計(jì)算GDP變量的移動(dòng)平均。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“View”菜單，選擇“Statistics”選項(xiàng)，然后選擇“MovingAverage”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中選擇“GDP”變量，點(diǎn)擊“OK”按鈕。10.在EViews中計(jì)算GDP變量的指數(shù)平滑。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“View”菜單，選擇“Statistics”選項(xiàng)，然后選擇“ExponentialSmoothing”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中選擇“GDP”變量，點(diǎn)擊“OK”按鈕。二、時(shí)間序列分析1.在EViews中建立AR（1）模型，模型表達(dá)式為：Y_t=c+\beta_1Y_{t-1}+\epsilon_t。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“Model”菜單，選擇“ARModel”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中選擇“AR(1)”模型，點(diǎn)擊“OK”按鈕。2.在EViews中建立MA（1）模型，模型表達(dá)式為：Y_t=c+\epsilon_t+\theta_1\epsilon_{t-1}。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“Model”菜單，選擇“MAModel”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中選擇“MA(1)”模型，點(diǎn)擊“OK”按鈕。3.在EViews中建立ARMA（1,1）模型，模型表達(dá)式為：Y_t=c+\beta_1Y_{t-1}+\epsilon_t+\theta_1\epsilon_{t-1}。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“Model”菜單，選擇“ARMAModel”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中選擇“ARMA(1,1)”模型，點(diǎn)擊“OK”按鈕。4.在EViews中估計(jì)AR（1）模型的參數(shù)，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷钠椒€(wěn)性。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“Model”菜單，選擇“Estimate”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中選擇“AR(1)”模型，點(diǎn)擊“OK”按鈕，然后查看估計(jì)結(jié)果中的“StationarityTest”部分。5.在EViews中估計(jì)MA（1）模型的參數(shù)，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷钠椒€(wěn)性。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“Model”菜單，選擇“Estimate”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中選擇“MA(1)”模型，點(diǎn)擊“OK”按鈕，然后查看估計(jì)結(jié)果中的“StationarityTest”部分。6.在EViews中估計(jì)ARMA（1,1）模型的參數(shù)，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷钠椒€(wěn)性。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“Model”菜單，選擇“Estimate”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中選擇“ARMA(1,1)”模型，點(diǎn)擊“OK”按鈕，然后查看估計(jì)結(jié)果中的“StationarityTest”部分。7.在EViews中繪制AR（1）模型的殘差圖。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“Graph”菜單，選擇“Residual”選項(xiàng)，在彈出的對(duì)話框中選擇“AR(1)”模型，點(diǎn)擊“OK”按鈕。8.在EViews中繪制MA（1）模型的殘差圖。解析思路：在EViews軟件主界面點(diǎn)擊“Graph”菜單，選擇“Residual”選項(xiàng)，在彈出