2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫-統(tǒng)計(jì)軟件在消費(fèi)者行為分析中的應(yīng)用試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共20小題，每小題2分，共40分。在每小題列出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的。請將正確選項(xiàng)字母填涂在答題卡相應(yīng)位置上。）1.在消費(fèi)者行為分析中，使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪種方法最能有效處理缺失值？（A）隨機(jī)刪除含有缺失值的樣本（B）使用均值或中位數(shù)填補(bǔ)缺失值（C）利用回歸模型預(yù)測缺失值（D）直接忽略缺失值問題2.SPSS軟件中，進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，以下哪個選項(xiàng)能同時(shí)輸出均值、標(biāo)準(zhǔn)差和四分位數(shù)？（A）Frequencies（B）Descriptives（C）Explore（D）Crosstabs3.在分析消費(fèi)者購買頻率時(shí)，最適合使用的統(tǒng)計(jì)圖形是？（A）散點(diǎn)圖（B）直方圖（C）餅圖（D）箱線圖4.當(dāng)我們需要比較不同促銷活動對消費(fèi)者購買意愿的影響時(shí)，應(yīng)該采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？（A）t檢驗(yàn)（B）方差分析（C）卡方檢驗(yàn)（D）相關(guān)分析5.在統(tǒng)計(jì)軟件中生成交叉表時(shí)，以下哪個選項(xiàng)能顯示單元格的期望頻數(shù)？（A）行百分比（B）列百分比（C）總百分比（D）單元格計(jì)數(shù)6.對于有序分類變量，最適合使用的可視化方法是？（A）條形圖（B）折線圖（C）雷達(dá)圖（D）熱力圖7.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，以下哪個指標(biāo)能反映模型的擬合優(yōu)度？（A）R平方（B）P值（C）F統(tǒng)計(jì)量（D）t值8.當(dāng)數(shù)據(jù)存在多重共線性時(shí)，以下哪種方法最能有效解決該問題？（A）增加樣本量（B）刪除冗余變量（C）使用嶺回歸（D）改變模型形式9.在進(jìn)行聚類分析時(shí)，以下哪個指標(biāo)能反映聚類的緊密度？（A）輪廓系數(shù)（B）組內(nèi)平方和（C）距離矩陣（D）類中心點(diǎn)10.在時(shí)間序列分析中，以下哪種方法能處理非平穩(wěn)數(shù)據(jù)？（A）移動平均（B）指數(shù)平滑（C）差分（D）ARIMA模型11.當(dāng)我們需要分析消費(fèi)者購買行為的動態(tài)變化時(shí)，最適合使用的統(tǒng)計(jì)模型是？（A）Logistic回歸（B）生存分析（C）馬爾可夫鏈（D）泊松回歸12.在進(jìn)行因子分析時(shí)，以下哪個指標(biāo)能反映因子解釋的方差比例？（A）特征值（B）因子載荷（C）方差貢獻(xiàn)率（D）信度系數(shù)13.對于缺失數(shù)據(jù)較多的樣本，以下哪種方法能最大程度保留信息？（A）多重插補(bǔ)（B）熱卡法（C）均值填補(bǔ)（D）眾數(shù)填補(bǔ)14.在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，以下哪個選項(xiàng)能控制第一類錯誤率？（A）檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（B）p值（C）顯著性水平（D）自由度15.當(dāng)數(shù)據(jù)存在異常值時(shí)，以下哪種方法最能有效處理該問題？（A）標(biāo)準(zhǔn)化（B）winsorizing（C）對數(shù)轉(zhuǎn)換（D）Box-Cox轉(zhuǎn)換16.在進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型時(shí)，以下哪個選項(xiàng)能反映模型的擬合程度？（A）卡方值（B）擬合優(yōu)度指數(shù)（C）路徑系數(shù)（D）載荷矩陣17.對于高維數(shù)據(jù)，以下哪種方法能有效降維？（A）主成分分析（B）因子分析（C）聚類分析（D）判別分析18.在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測時(shí)，以下哪種方法最適合處理具有季節(jié)性波動的數(shù)據(jù)？（A）ARIMA模型（B）指數(shù)平滑（C）季節(jié)性分解（D）移動平均19.當(dāng)我們需要分析消費(fèi)者購買行為的異質(zhì)性時(shí)，最適合使用的統(tǒng)計(jì)方法是？（A）Logistic回歸（B）分位數(shù)回歸（C）生存分析（D）泊松回歸20.在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷時(shí)，以下哪個選項(xiàng)能反映樣本代表性的好壞？（A）樣本量（B）抽樣方法（C）置信區(qū)間（D）P值二、簡答題（本大題共5小題，每小題6分，共30分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置上。）1.簡述在消費(fèi)者行為分析中，使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的常見步驟和注意事項(xiàng)。2.解釋在SPSS軟件中進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，均值、標(biāo)準(zhǔn)差和四分位數(shù)各自的含義和適用場景。3.描述在分析消費(fèi)者購買頻率時(shí)，如何選擇合適的統(tǒng)計(jì)圖形，并說明不同圖形的優(yōu)缺點(diǎn)。4.闡述在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如何判斷模型是否存在多重共線性，以及解決該問題的常用方法。5.解釋在時(shí)間序列分析中，非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的特征和常用處理方法，并說明選擇合適方法的原因。（接下來繼續(xù)輸出第三、四、五題）三、計(jì)算題（本大題共3小題，每小題10分，共30分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置上。）1.某電商公司收集了100名消費(fèi)者的購買數(shù)據(jù)，其中性別（男=1，女=2）、年齡（歲）和月均消費(fèi)（元）三個變量。請使用SPSS軟件，完成以下分析：（1）計(jì)算年齡和月均消費(fèi)的描述性統(tǒng)計(jì)量（均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值）；（2）生成性別與月均消費(fèi)的交叉表，并計(jì)算單元格的期望頻數(shù)；（3）對月均消費(fèi)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，判斷數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。2.假設(shè)某快消品公司進(jìn)行了兩種促銷活動（A=1，B=2），收集了200名消費(fèi)者的購買意愿數(shù)據(jù)（1=愿意，0=不愿意）。請使用SPSS軟件，完成以下分析：（1）進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，判斷促銷活動類型與購買意愿是否存在關(guān)聯(lián)；（2）如果存在關(guān)聯(lián)，計(jì)算關(guān)聯(lián)程度并用Phi系數(shù)表示；（3）描述分析結(jié)果的實(shí)際意義，并提出相應(yīng)的營銷建議。3.某服裝品牌收集了過去5年的季度銷售額數(shù)據(jù)（單位：萬元），請使用SPSS軟件，完成以下分析：（1）繪制時(shí)間序列圖，觀察銷售額的trends和seasonality；（2）進(jìn)行季節(jié)性分解，分離出趨勢成分、季節(jié)成分和隨機(jī)成分；（3）預(yù)測下一年度各季度的銷售額，并說明選擇預(yù)測方法的原因。四、應(yīng)用題（本大題共2小題，每小題15分，共30分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置上。）1.某手機(jī)廠商想要分析消費(fèi)者購買決策的影響因素，收集了500名消費(fèi)者的數(shù)據(jù)，包括年齡、收入、品牌偏好（高=1，中=2，低=3）、價(jià)格敏感度（高=1，中=2，低=3）和購買意愿（1=愿意，0=不愿意）。請使用SPSS軟件，完成以下分析：（1）進(jìn)行相關(guān)性分析，判斷哪些變量與購買意愿顯著相關(guān)；（2）建立Logistic回歸模型，分析哪些變量對購買意愿有顯著影響，并用OR值解釋其影響程度；（3）評估模型的擬合優(yōu)度，并提出改進(jìn)建議。2.某電商平臺想要分析用戶購物籃中的商品關(guān)聯(lián)性，收集了1000次購物籃數(shù)據(jù)。請使用SPSS軟件，完成以下分析：（1）進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，找出購物籃中經(jīng)常同時(shí)出現(xiàn)的商品組合；（2）設(shè)置最小支持度閾值為0.05，最小置信度閾值為0.7，列出前5條強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則；（3）描述分析結(jié)果的實(shí)際意義，并提出相應(yīng)的商品推薦和營銷策略。五、論述題（本大題共1小題，共20分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置上。）結(jié)合實(shí)際案例，論述在消費(fèi)者行為分析中，如何利用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行多變量分析，并解釋不同分析方法的選擇依據(jù)和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.答案：B解析：在消費(fèi)者行為分析中，數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的重要環(huán)節(jié)。缺失值處理方法有多種，隨機(jī)刪除樣本可能會導(dǎo)致信息丟失和樣本偏差，不是最優(yōu)選擇。使用均值或中位數(shù)填補(bǔ)缺失值是一種簡單常用的方法，適用于數(shù)據(jù)分布較為均勻的情況?；貧w模型預(yù)測缺失值更精確，但計(jì)算復(fù)雜，適用于缺失值較少且與其他變量關(guān)系明確的情況。直接忽略缺失值會導(dǎo)致樣本量減少，影響分析結(jié)果。因此，均值或中位數(shù)填補(bǔ)是較為實(shí)用的方法。2.答案：B解析：在SPSS軟件中，Descriptives功能可以同時(shí)輸出均值、標(biāo)準(zhǔn)差和四分位數(shù)等描述性統(tǒng)計(jì)量。Frequencies主要用于分類變量的頻數(shù)分析，不能直接輸出均值和標(biāo)準(zhǔn)差。Explore功能主要用于探索性數(shù)據(jù)分析，可以輸出多種統(tǒng)計(jì)量，但Descriptives更直接。Crosstabs用于交叉表分析，不輸出描述性統(tǒng)計(jì)量。因此，Descriptives是最符合題意的選項(xiàng)。3.答案：B解析：在分析消費(fèi)者購買頻率時(shí)，直方圖最適合展示數(shù)據(jù)的分布情況。散點(diǎn)圖用于展示兩個變量之間的關(guān)系，餅圖用于展示分類數(shù)據(jù)的比例，箱線圖用于展示數(shù)據(jù)的分布和異常值。因此，直方圖是分析購買頻率的最佳選擇。4.答案：B解析：當(dāng)需要比較不同促銷活動對消費(fèi)者購買意愿的影響時(shí)，方差分析（ANOVA）是最適合的統(tǒng)計(jì)方法。t檢驗(yàn)用于比較兩個組別之間的均值差異，卡方檢驗(yàn)用于分析分類變量之間的關(guān)聯(lián)性，相關(guān)分析用于分析兩個連續(xù)變量之間的關(guān)系。因此，方差分析是最佳選擇。5.答案：D解析：在SPSS軟件中生成交叉表時(shí)，單元格計(jì)數(shù)是默認(rèn)顯示的內(nèi)容。行百分比和列百分比分別表示行內(nèi)和列內(nèi)的比例，總百分比表示總體比例。期望頻數(shù)通常不直接顯示，需要額外計(jì)算。因此，單元格計(jì)數(shù)是最符合題意的選項(xiàng)。6.答案：A解析：對于有序分類變量，條形圖最適合展示數(shù)據(jù)的分布情況。折線圖用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)，雷達(dá)圖用于展示多個變量的綜合評價(jià)，熱力圖用于展示矩陣數(shù)據(jù)的熱度分布。因此，條形圖是最佳選擇。7.答案：A解析：在回歸分析中，R平方（R2）能反映模型的擬合優(yōu)度，表示因變量的變異中有多少可以由自變量解釋。P值用于檢驗(yàn)假設(shè)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娘@著性，t值用于檢驗(yàn)單個自變量的顯著性。因此，R平方是最符合題意的選項(xiàng)。8.答案：B解析：當(dāng)數(shù)據(jù)存在多重共線性時(shí)，刪除冗余變量是最有效的解決方法。增加樣本量可以改善估計(jì)的穩(wěn)定性，但并不能解決多重共線性問題。嶺回歸可以處理多重共線性，但會引入偏估計(jì)。改變模型形式可能有助于緩解多重共線性，但不是根本解決方法。因此，刪除冗余變量是最佳選擇。9.答案：A解析：在聚類分析中，輪廓系數(shù)能反映聚類的緊密度和分離度。組內(nèi)平方和用于衡量聚類內(nèi)部的離散程度，距離矩陣用于定義樣本之間的距離，類中心點(diǎn)表示聚類的中心位置。因此，輪廓系數(shù)是最符合題意的選項(xiàng)。10.答案：C解析：在時(shí)間序列分析中，非平穩(wěn)數(shù)據(jù)需要先進(jìn)行處理。移動平均和指數(shù)平滑主要用于平滑數(shù)據(jù)，ARIMA模型需要數(shù)據(jù)平穩(wěn)。差分操作可以將非平穩(wěn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)數(shù)據(jù)，適用于具有趨勢或季節(jié)性的數(shù)據(jù)。因此，差分是最符合題意的選項(xiàng)。11.答案：B解析：當(dāng)需要分析消費(fèi)者購買行為的動態(tài)變化時(shí)，生存分析最適合。Logistic回歸用于分類預(yù)測，馬爾可夫鏈用于分析狀態(tài)轉(zhuǎn)移，泊松回歸用于分析計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)。因此，生存分析是最佳選擇。12.答案：C解析：在進(jìn)行因子分析時(shí)，方差貢獻(xiàn)率能反映因子解釋的方差比例。特征值表示每個因子的方差貢獻(xiàn)，因子載荷表示因子與原始變量的關(guān)系，信度系數(shù)表示測量的可靠性。因此，方差貢獻(xiàn)率是最符合題意的選項(xiàng)。13.答案：A解析：對于缺失數(shù)據(jù)較多的樣本，多重插補(bǔ)能最大程度保留信息。熱卡法適用于小樣本，但信息損失較大。均值填補(bǔ)和眾數(shù)填補(bǔ)簡單但不準(zhǔn)確。因此，多重插補(bǔ)是最佳選擇。14.答案：C解析：在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，顯著性水平能控制第一類錯誤率。檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量用于計(jì)算P值，p值用于判斷假設(shè)，自由度用于計(jì)算統(tǒng)計(jì)量。因此，顯著性水平是最符合題意的選項(xiàng)。15.答案：B解析：當(dāng)數(shù)據(jù)存在異常值時(shí)，winsorizing（Winsorizing）是最有效的處理方法。標(biāo)準(zhǔn)化可以改善數(shù)據(jù)的分布，但對異常值影響不大。對數(shù)轉(zhuǎn)換和Box-Cox轉(zhuǎn)換可以壓縮數(shù)據(jù)范圍，但對異常值處理效果有限。因此，winsorizing是最佳選擇。16.答案：B解析：在進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型時(shí)，擬合優(yōu)度指數(shù)能反映模型的擬合程度?？ǚ街涤糜跈z驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娘@著性，路徑系數(shù)表示變量之間的關(guān)系強(qiáng)度，載荷矩陣表示因子與觀測變量的關(guān)系。因此，擬合優(yōu)度指數(shù)是最符合題意的選項(xiàng)。17.答案：A解析：對于高維數(shù)據(jù)，主成分分析（PCA）能有效降維。因子分析用于探索潛在結(jié)構(gòu)，聚類分析用于分組，判別分析用于分類。因此，主成分分析是最佳選擇。18.答案：C解析：在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測時(shí)，季節(jié)性分解最適合處理具有季節(jié)性波動的數(shù)據(jù)。ARIMA模型需要數(shù)據(jù)平穩(wěn)，指數(shù)平滑適用于趨勢數(shù)據(jù)，移動平均適用于短期預(yù)測。因此，季節(jié)性分解是最佳選擇。19.答案：B解析：當(dāng)需要分析消費(fèi)者購買行為的異質(zhì)性時(shí)，分位數(shù)回歸最適合。Logistic回歸用于分類預(yù)測，生存分析用于動態(tài)分析，泊松回歸用于計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)。因此，分位數(shù)回歸是最佳選擇。20.答案：B解析：在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷時(shí)，抽樣方法能反映樣本代表性的好壞。樣本量表示樣本的大小，置信區(qū)間表示估計(jì)的精度，P值用于檢驗(yàn)假設(shè)。因此，抽樣方法是最符合題意的選項(xiàng)。二、簡答題答案及解析1.答案：數(shù)據(jù)清洗的常見步驟包括：（1）缺失值處理：刪除或填補(bǔ)缺失值，常用均值、中位數(shù)填補(bǔ)或多重插補(bǔ)。（2）異常值處理：識別并處理異常值，常用winsorizing或?qū)?shù)轉(zhuǎn)換。（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)具有可比性。（4）數(shù)據(jù)整合：合并或轉(zhuǎn)換不同來源的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)一致性。（5）數(shù)據(jù)驗(yàn)證：檢查數(shù)據(jù)完整性和準(zhǔn)確性，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。注意事項(xiàng)：（1）保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性，避免矛盾數(shù)據(jù)。（2）記錄清洗過程，確?？勺匪菪?。（3）根據(jù)分析目標(biāo)選擇合適的清洗方法。（4）避免過度清洗，保留有用信息。解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的重要環(huán)節(jié)，直接影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。清洗步驟包括缺失值處理、異常值處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)驗(yàn)證。注意事項(xiàng)包括保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性、記錄清洗過程、選擇合適的清洗方法、避免過度清洗等。2.答案：均值表示數(shù)據(jù)的平均水平，標(biāo)準(zhǔn)差表示數(shù)據(jù)的離散程度，四分位數(shù)表示數(shù)據(jù)的分布情況。均值適用于對稱分布數(shù)據(jù)，標(biāo)準(zhǔn)差適用于衡量數(shù)據(jù)波動，四分位數(shù)適用于描述數(shù)據(jù)分布的中間部分。解析：均值、標(biāo)準(zhǔn)差和四分位數(shù)是描述性統(tǒng)計(jì)量的重要指標(biāo)。均值反映數(shù)據(jù)的集中趨勢，標(biāo)準(zhǔn)差反映數(shù)據(jù)的離散程度，四分位數(shù)反映數(shù)據(jù)的分布情況。選擇合適的指標(biāo)取決于數(shù)據(jù)的分布特征和分析目標(biāo)。3.答案：選擇合適的統(tǒng)計(jì)圖形取決于數(shù)據(jù)的類型和分析目標(biāo)。直方圖適合展示連續(xù)數(shù)據(jù)的分布，餅圖適合展示分類數(shù)據(jù)的比例，折線圖適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)，箱線圖適合展示數(shù)據(jù)的分布和異常值。直方圖的優(yōu)點(diǎn)是直觀展示數(shù)據(jù)分布，缺點(diǎn)是可能無法顯示數(shù)據(jù)的具體值。餅圖的優(yōu)點(diǎn)是簡潔明了，缺點(diǎn)是難以比較多個類別。折線圖的優(yōu)點(diǎn)是展示趨勢，缺點(diǎn)是可能掩蓋數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)。箱線圖的優(yōu)點(diǎn)是展示分布和異常值，缺點(diǎn)是難以比較多個組別。解析：選擇合適的統(tǒng)計(jì)圖形需要考慮數(shù)據(jù)的類型和分析目標(biāo)。直方圖適合展示連續(xù)數(shù)據(jù)的分布，餅圖適合展示分類數(shù)據(jù)的比例，折線圖適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)，箱線圖適合展示數(shù)據(jù)的分布和異常值。每種圖形都有其優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)具體情況選擇。4.答案：判斷多重共線性可以通過方差膨脹因子（VIF）或條件數(shù)（ConditionIndex）進(jìn)行。解決多重共線性問題的常用方法包括刪除冗余變量、合并變量、使用嶺回歸或LASSO回歸。解析：多重共線性是指自變量之間存在高度相關(guān)性，影響模型估計(jì)的穩(wěn)定性。判斷多重共線性可以通過VIF或條件數(shù)進(jìn)行。解決方法包括刪除冗余變量、合并變量、使用嶺回歸或LASSO回歸等。5.答案：非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的特征包括具有趨勢或季節(jié)性波動。常用處理方法包括差分、季節(jié)性分解等。選擇合適方法的原因是：差分可以將非平穩(wěn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)數(shù)據(jù)，適用于具有趨勢的數(shù)據(jù)；季節(jié)性分解可以分離出趨勢成分、季節(jié)成分和隨機(jī)成分，適用于具有季節(jié)性的數(shù)據(jù)。解析：非平穩(wěn)數(shù)據(jù)具有趨勢或季節(jié)性波動，影響模型分析。處理方法包括差分和季節(jié)性分解。選擇合適方法的原因是：差分適用于趨勢數(shù)據(jù)，季節(jié)性分解適用于季節(jié)性數(shù)據(jù)，可以改善模型分析效果。三、計(jì)算題答案及解析1.答案：（1）年齡和月均消費(fèi)的描述性統(tǒng)計(jì)量：均值：年齡=35.2歲，月均消費(fèi)=8500元標(biāo)準(zhǔn)差：年齡=8.5歲，月均消費(fèi)=1200元最小值：年齡=22歲，月均消費(fèi)=6000元最大值：年齡=48歲，月均消費(fèi)=12000元（2）性別與月均消費(fèi)的交叉表：性別月均消費(fèi)6000-80008000-1000010000-12000男203010女304020單元格期望頻數(shù)：性別月均消費(fèi)6000-80008000-1000010000-12000男253515女253515（3）月均消費(fèi)的正態(tài)性檢驗(yàn)：Shapiro-Wilk檢驗(yàn)，p值=0.12，大于0.05，數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。解析：計(jì)算描述性統(tǒng)計(jì)量，生成交叉表并計(jì)算期望頻數(shù)，進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。年齡和月均消費(fèi)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值分別計(jì)算。交叉表顯示性別與月均消費(fèi)的關(guān)系，期望頻數(shù)用于卡方檢驗(yàn)。正態(tài)性檢驗(yàn)判斷數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。2.答案：（1）卡方檢驗(yàn)，p值=0.03，小于0.05，存在關(guān)聯(lián)。（2）Phi系數(shù)=0.15，表示關(guān)聯(lián)程度較弱。（3）實(shí)際意義：促銷活動類型對購買意愿有顯著影響，但關(guān)聯(lián)程度較弱，需要進(jìn)一步優(yōu)化促銷策略。解析：進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，判斷促銷活動類型與購買意愿是否存在關(guān)聯(lián)。Phi系數(shù)表示關(guān)聯(lián)程度，0.15表示較弱關(guān)聯(lián)。實(shí)際意義是促銷活動對購買意愿有影響，但效果有限，需要進(jìn)一步優(yōu)化。3.答案：（1）時(shí)間序列圖顯示銷售額呈上升趨勢，存在季節(jié)性波動。（2）季節(jié)性分解：趨勢成分：逐年增長季節(jié)成分：季度性波動隨機(jī)成分：隨機(jī)波動（3）預(yù)測下一年度各季度銷售額：使用ARIMA模型，預(yù)測結(jié)果：Q1=9000萬元，Q2=10000萬元，Q3=9500萬元，Q4=10500萬元。解析：繪制時(shí)間序列圖，觀察銷售額的趨勢和季節(jié)性。季節(jié)性分解分離出趨勢、季節(jié)和隨機(jī)成分。使用ARIMA模型預(yù)測下一年度各季度銷售額。四、應(yīng)用題答案及解析1.答案：（1）相關(guān)性分析，顯著相關(guān)變量：收入（r=0.5）、品牌偏好（r=0.3）、價(jià)格敏感度（r=-0.4）。（2）Logistic回歸模型，顯著影響變量：收入（OR=1.2）、品牌偏好（OR=0.8）、價(jià)格敏感度（OR=0.7）。（3）模型