时间序列异常点检测的Bayes方法及其应用研究

时间序列期末试题B卷

成都信息工程学院考试试卷 2012——2013学年第2学期课程名称：《金融时间序列分析》班级：金保111本01、02、03班试卷形式：开卷□闭卷日一、判断题（每题1分，正确的在括号内打"，错误的在括号内打x,共15分） 1?模型检验即是平稳性检验（）。 2.模型方程的检验实质就是残差序列检验（）。 3?矩法估计需要知道总体的分布（）。 4. ADF检验中：原假设序列是非平稳的（）。 5?最优模型确定准则：AIC值越小、SC值越大，说明模型越优（）。 6?对具有曲线增长趋势的序列，一阶差分可剔除曲线趋势（）。 7?严平稳序列与宽平稳时序区分主要表现在定义角度不同（）。 8?某时序具有指数曲线增长趋势时，需做对数变换，才能剔除曲线趋势（）9.时间序列平稳性判断方法中ADF检验优于序时图法和自相关图检验法（）10?时间序列的随机性分析即是长期趋势分析（）。 11 ? ARMA（ p,q ）模型是ARIMA（p,d,q）模型的特例（）。 12?若某序列的均值和方差随时间的平移而变化，则该序列是非平稳的（）。 13.MA（2）模型的3阶偏自相关系数等于0（）。 14.ARMA（p,q）模型自相关系数p阶截尾，偏自相关系数拖尾（）。 15 ? MA（q）模型平稳的充分必要条件是关于后移算子B的q阶移动自回归系数多项式根的绝对值均在单位圆内（）。二、填空题。（每空2分，共20分） 1? X t 满足ARMA（ 1,2 ）模型即：X t = 0.43+0.34 X t/+；t + 0.8 “ - 0.2 ；t＜，则均值 = _______________________ ，片（即一阶移动均值项系数）二 _______________________ 。

2时间序列异常检测的研究与应用

河海大学硕士学位论文时间序列异常检测的研究与应用姓名：林森申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：朱跃龙 20080601

河海人学坝Ｉ研究生论立时问序列异常榆测的研究‘Ｊ府用第一章绪论１．１研究背景１．１．１数据挖掘随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等助能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。用数据库来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两哲的结合促成了数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）的产生。定义１．１：数据挖掘数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程…。原始数据可以是结构化的，如关系型数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形、图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。数据挖掘的方法可以是数学的，也可以是非数学的：可以是演绎的，也可以是归纳的。挖掘出来的信息可以被用于信息管理、决策支持、过程控制等，还可用于数据自身的维护。因此，数据挖掘汇聚了不同领域的研究者，是～个多学科交叉研究领域，它融合了数据库（Ｄａｔａｂａｓｅ）技术、人工智能（ＡｒｔｍｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉ黜ｃｅ）、机器学习（ＭａｃｈｉｎｅＬｅａｍｉｎｇ）、统计学（ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ）、知识工稗（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＥｎ百ｎｅ甜ｎｇ）、面向对象方法（Ｏｂｊｅｃｔ．ＯｄｅｎｔｅｄＭｅｔｈｏｄ）、信息检索（１ｎｆｏｎｎ“ｉｏｎＲｅｔｒｉｅｖａｌ）、高性能计算（Ｈｉ曲．Ｐｅ墒ｍａｎｃｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）以及数据Ｉ叮视化（ＤａｔａⅥｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）等最新技术的研究成果。经过十几年的研究，产生了许多新概念和方法。数据挖掘的仟务是从数据中发现模式。数据挖掘任务一般可以分两类，描述和预测。描述性挖掘任务刻画数据库中数据的般特性；预测性挖掘任务在当前数据卜进行推断，以进行预测【２１。具体可以可分为：分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等。

时间序列分析考试卷及答案

考核课程时间序列分析（B 卷）考核方式闭卷考核时间 120 分钟注：B 为延迟算子，使得1-=t t Y BY ；?为差分算子，。一、单项选择题（每小题3 分，共24 分。） 1. 若零均值平稳序列{}t X ，其样本ACF 和样本PACF 都呈现拖尾性，则对{}t X 可能建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.ARMA(1,1) C.AR(2) D.MA(1) 2.下图是某时间序列的样本偏自相关函数图，则恰当的模型是（ B ）。 A. )1(MA B.)1(AR C.)1,1(ARMA D.)2(MA 3. 考虑MA(2)模型212.09.0--+-=t t t t e e e Y ，则其MA 特征方程的根是（ C ）。（A ）5.0,4.021==λλ （B ）5.0,4.021-=-=λλ （C ）5.2221==λλ，（D ） 5.2221=-=λλ， 4. 设有模型112111)1(----=++-t t t t t e e X X X θφφ，其中11<φ，则该模型属于（ B ）。 A.ARMA(2,1) B.ARIMA(1,1,1) C.ARIMA(0,1,1) D.ARIMA(1,2,1) 5. AR(2)模型t t t t e Y Y Y +-=--215.04.0，其中64.0)(=t e Var ，则=)(t t e Y E （ B ）。 A.0 B.64.0 C. 1 6.0 D. 2.0 6.对于一阶滑动平均模型MA(1): 15.0--=t t t e e Y ，则其一阶自相关函数为( C )。 A.5.0- B. 25.0 C. 4.0- D. 8.0 7. 若零均值平稳序列{}t X ?，其样本ACF 呈现二阶截尾性，其样本PACF 呈现拖尾性，则可初步认为对{}t X 应该建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.)2,1(IMA C.)1,2(ARI D.ARIMA(2,1,2) 8. 记?为差分算子，则下列不正确的是（ C ）。 A. 12-?-?=?t t t Y Y Y B. 212 2--+-=?t t t t Y Y Y Y C. k t t t k Y Y Y --=? D. t t t t Y X Y X ?+?=+?） ( 二、填空题（每题3分，共24分）；

帧检测序列错误(FCS)

帧检测序列错误（FCS） FCS是802.3帧和Ethernet帧的最后一个字段（4字节）. 帧校验序列（FCS）是指特别的检测码字符被添加到在一个通信协议中的帧中进行检错和纠错。发送主机在整个帧中有一个检测码随着发送。接收主机在整个帧中的检测码使用相同的运算法则，并将它与接收到的 FCS 相比较。这样，它能够探测是否任何数据在运输中丢失或被改变。它可能当时丢失这个数据，和请求错误帧的重传。一个循环冗余码校验常被用来估算 FCS。 FCS 字段—包含帧的 32 位循环冗余校验 (CRC), 数据链路层帧方式接入协议（LAPF）中的字段，是一个 16 比特的序列。它具有很强的检错能力，它能检测出在任何位置上的 3 个以内的错误、所有的奇数个错误、16 个比特之内的连续错误以及大部分的大量突发错误。据信而泰科技的经验表明：一个符合长度但FCS错误的信息包可能有几种可能的问题。问题可能是延迟碰撞，坏的网卡或驱动器，电缆，集线器或是噪声等。一般而言，主要是物理链路层的错误引起的。比如：1、阻容匹配不合适，电阻值偏大或偏小，电容型号的匹配都会造成FCS错误的产生。还有电阻电容的错焊或者漏焊以及虚焊都容易造成这种问题。 2、PCB线路的设计问题，尤其是千兆以太网的PCB设计，千兆信号的对信号质量要求很高，如果线路排列不合理，会造成线间串扰，影响信号质量。 3、FCS错误主要发生在PHY与RJ45接口之间的链路上，所以出

现FCS错一定需要排查PHY与RJ45之间的错焊、漏焊、虚焊等问题。 4、在一些设备生产厂遇到FCS错误出现的问题，也可能是由于使用的物理连接介质质量太差造成的（千兆以太网对网线的要求至少是超5类线缆），还包括RJ45的水晶头的制造（制作）工艺。 5、FCS错误的出现，我们可以通过使用以太网测试仪来检测到，通过强压力的冲击，容易暴露一些错焊，虚焊的问题。如果有1%以上的帧是FCS错误就必须作为严重问题来对待。因为它严重影响网络的吞吐量。

试验数据异常值的检验及剔除方法

目录摘要......................................................................... I 关键词...................................................................... I 1引言 (1) 2异常值的判别方法 (1) 检验（3S）准则 (1) 狄克松（Dixon）准则 (2) 格拉布斯（Grubbs）准则 (2) 指数分布时异常值检验 (3) 莱茵达准则（PanTa） (3) 肖维勒准则（Chauvenet） (4) 3 实验异常数据的处理 (4) 4 结束语 (5) 参考文献 (6)

试验数据异常值的检验及剔除方法摘要：在实验中不可避免会存在一些异常数据，而异常数据的存在会掩盖研究对象的变化规律和对分析结果产生重要的影响，异常值的检验与正确处理是保证原始数据可靠性、平均值与标准差计算准确性的前提.本文简述判别测量值异常的几种统计学方法，并利用DPS软件检验及剔除实验数据中异常值，此方法简单、直观、快捷，适合实验者用于实验的数据处理和分析. 关键词：异常值检验；异常值剔除；DPS；测量数据

1 引言在实验中，由于测量产生误差，从而导致个别数据出现异常，往往导致结果产生较大的误差，即出现数据的异常.而异常数据的出现会掩盖实验数据的变化规律，以致使研究对象变化规律异常，得出错误结论.因此，正确分析并剔除异常值有助于提高实验精度. 判别实验数据中异常值的步骤是先要检验和分析原始数据的记录、操作方法、实验条件等过程，找出异常值出现的原因并予以剔除. 利用计算机剔除异常值的方法许多专家做了详细的文献[1] 报告.如王鑫，吴先球，用Origin 剔除线形拟合中实验数据的异常值；严昌顺．用计算机快速剔除含粗大误差的“环值”；运用了统计学中各种判别异常值的准则，各种准则的优劣程度将体现在下文. 2 异常值的判别方法判别异常值的准则很多，常用的有t 检验（3S ）准则、狄克松（Dixon ）准则、格拉布斯（Grubbs ）准则等准则.下面将一一简要介绍. 2.1 检验（3S ）准则 t 检验准则又称罗曼诺夫斯基准则，它是按t 分布的实际误差分布范围来判别异常值，对重复测量次数较少的情况比较合理. 基本思想：首先剔除一个可疑值，然后安t 分布来检验被剔除的值是否为异常值. 设样本数据为123,,n x x x x ，若认j x 为可疑值.计算余下1n -个数据平均值 1n x -及标准差1n s - ，即2 111,1,1n n i n i i j x x s n --=≠=-∑. 然后，按t 分布来判别被剔除的值j x 是否为异常值. 若1(,)n j x x kn a -->，则j x 为异常值，应予剔除，否则为正常值，应予以保留.其中：a 为显著水平；n 数据个数；(,)k n a 为检验系数，可通过查表得到.

时间序列分析期末考试

浙江农林大学 2009 - 2010 学年第二学期考试卷（A 卷）课程名称：应用时间序列分析课程类别：必修考试方式：闭卷注意事项：1、本试卷满分100分。 2、考试时间 120分钟。一、单项选择题（在每小题的四个备选答案中，选出一个正确答案，并将正确答案的选项填在题后的括号内。每小题2分，共12分） 1. 关于严平稳与（宽）平稳的关系，不正确的为。 ( ) A. 严平稳序列一定是宽平稳序列 B. 当序列服从正态分布时，两种平稳性等价 C. 二阶矩存在的严平稳序列一定为宽平稳的 D. MA(p)模型一定是宽平稳的 2. 下图为某时间序列的相关检验图，图1为自相关函数图，图2为偏自相关函数图，请选择模型。 ( ) 图1 图2 题号一二三四五得分得分评阅人学院：专业班级：姓名：学号：装订线内不要答题得分

A. AR(1) B. AR(2) C. MA(1) D. MA(2) 3. 下图中，图3为某序列一阶差分后的自相关函数图，图4为某序列一阶差分后的偏自相关函数图，请对原序列选择模型。( ) 图3 图4

A.ARIMA(4，1，0) B. ARIMA(0，2，1) C. ARIMA(0，1，2) D.ARI MA(0，1，4) 4. 记B 为延迟算子，则下列不正确的是。 ( ) A. 0 1B = B. (1)k t t k t X X B X --=- C. 12t t BX X --= D. 11()t t t t B X Y X Y --±=± 5.对于平稳时间序列，下列错误的是 ( ) A.)(212εσεE = B.),(),(k t t k t t y y Cov y y Cov -+= C.k k -=ρρ D.)(?)1(?1k y k y t t +=+ 6.下图为对某时间序列的拟合模型进行显著性水平0.05α=的显著性检验，请选择该序列的拟合模型。 ( )

12-13时间序列分析期末试卷

诚信应考考出水平考出风格浙江大学城市学院 2012— 2013学年第二学期期末考试试卷《时间序列分析》开课单位：计算学院；考试形式：闭卷；考试时间：2013年7月7日；所需时间：120分钟一．简答和计算题(本大题共9题，第1到5题每题5分，第6到9题每题7分，共53分。) 1. 写出(,,)ARIMA p d q 模型的结构。 2. 写出(,)ARMA p q 模型的传递形式和格林函数的递推式。 3. 写出(,)ARMA p q 模型的逆转形式和逆函数的递推式。第1页共5页

4.计算模型120.5t t t t x x x ε--=--+的偏自相关系数。 5.判断模型121 0.80.5 1.1t t t t t x x x εε---=-++-的平稳性与可逆性。 6. 对于(1)AR 模型： 11()t t t x x μφμε--=-+，根据t 个历史观察值数据： ,10.1,9,6，已求出?10μ=，1?0.3φ=，29εσ=，求：（1）之后3期的预测值及95%置信区间。（2）假定获得新的观察值数据为110.5 t x +=，求之后2期的预测值及95%置信区间。第2页共5页

7.已知某地区每年常住人口数量近似服从(3)MA 模型（单位：万人）： 21231000.80.60.2,25t t t t t x εεεεεσ---=+-+-= 最近3年的常住人口数量及一步预测数量如下：年份统计人数预测人数 2002 104 110 2003 108 100 2004 105 109 请预测未来5年该地区常住人口的95%置信区间。 8. 使用指数平滑法得到 ?5t x =， 2? 5.26t x +=，已知序列观察值 5.25 t x =， 1 5.5 t x +=，求指数平滑系数α。 9. 某一10期观察值序列为5.43, 6.19, 6.63, 7.18, 8.95, 10.14, 11.74, 12.60, 17.26, 21.07 （1）使用6期移动平均法预测12?x 。（2）使用指数平滑法确定12?x ，其中平滑系数为0.4α= 第3页共5页

时间序列期末试题B卷

系名____________班级____________姓名____________学号____________ 密封线内不答题成都信息工程学院考试试卷 2012——2013学年第2学期课程名称：《金融时间序列分析》班级：金保111本01、02、03班一、判断题（每题1分，正确的在括号内打√，错误的在括号内打×，共15分） 1．模型检验即是平稳性检验（）。 2．模型方程的检验实质就是残差序列检验（）。 3．矩法估计需要知道总体的分布（）。 4．ADF 检验中：原假设序列是非平稳的（）。 5．最优模型确定准则：AIC 值越小、SC 值越大，说明模型越优（）。 6．对具有曲线增长趋势的序列，一阶差分可剔除曲线趋势（）。 7．严平稳序列与宽平稳时序区分主要表现在定义角度不同（）。 8．某时序具有指数曲线增长趋势时，需做对数变换，才能剔除曲线趋势（）。 9．时间序列平稳性判断方法中 ADF 检验优于序时图法和自相关图检验法（）。 10．时间序列的随机性分析即是长期趋势分析（）。 11．ARMA （p,q ）模型是ARIMA(p,d,q)模型的特例（）。 12．若某序列的均值和方差随时间的平移而变化，则该序列是非平稳的（）。 13. MA(2)模型的3阶偏自相关系数等于0（）。 14．ARMA(p,q)模型自相关系数p 阶截尾，偏自相关系数拖尾（）。 15．MA(q)模型平稳的充分必要条件是关于后移算子B 的q 阶移动自回归系数多项式根的绝对值均在单位圆内（）。二、填空题。（每空2分，共20分） 1．t X 满足ARMA （1,2）模型即：t X ＝0.43+0.341-t X +t ε＋0.81-t ε–0.22-t ε，则均值＝，1θ（即一阶移动均值项系数）＝。 2．设｛x t ｝为一时间序列，B 为延迟算子，则B 2 X t = 。 3．在序列y 的view 数据窗，选择功能键，可对序列y 做ADF 检验。 4．若某平稳时序的自相关图拖尾，偏相关图1阶截尾，则该拟合模型。

基于时间序列的异常检测研究

世界软件工程大会基于时间序列的异常检测研究王桂兰，王振奇，罗贤金信息与网络管理中心，华北电力大学，保定 071003中国. E-MAIL：yu_bing_2000@https://www.360docs.net/doc/557424474.html, 摘要随着网络环境的不断恶化，各种病毒、木马不断影响网络的安全。通过网络通信异常状况的检测和分析，可以有效地发现在网络中存在的问题。本文讨论了网络流量数据预测及网络异常检测，采用ARMA模型的网络流量预测，利用平滑指数模型的网络异常检测。ARMA 模型为异常检测提供预期值，同时，平滑指数模型修复历史流量数据，可以使下一次流量预测更准确。网络流量预测和网络异常检测系统已经被开发出来，利用它可以发现网络异常并发送警报，从而提高了网络的稳定性和健壮性。 1.绪论随着网络规模的不断扩大和网络复杂性的日益增加，基于TCP / IP协议的互联网，已经成为一个全球性的信息基础设施，是现代生活不可或缺的内容，它的崩溃可能会导致巨大的经济损失。例如，2001年7月Code-Red蠕虫病毒在不到9个小时的时间里，感染了25万台计算机，直接经济损失达260亿美元；2003年1月，SQL Slammer蠕虫病毒爆发，在开始的5分钟内导致了9.5至1.2亿美元的损失。网络采集过程中，蠕虫病毒导致的网络拒绝服务和网络不当配置现象，严重影响了网络的正常运行。如何有效地管理现代化的大型网络，使他们更高效、可靠和安全地运行是网络维护面临的一个迫切的问题。近年来，异常检测，作为数据挖掘的一个分支，正受到越来越多的关注和研究。这些研究一般可分为五大类：基于分布方法，基于深度方法，基于聚类方法，基于距离的方法和基于密度的方法。基于分布和深度方法的异常检测是统计学中采用的主要方法。基于分布的方法设定数据组是已知的，根据上述的数据分布对于每个对象采取“不一致”测试，如果该对象不符合分布方式，它就被认为是异常的。这就是本文所采取的方法。在本文中，网络历史流量的时间序列是已知的分布，只有当前时刻的流量是预测值，如果实际值未通过“不一致”的测试，那么它就被认为是异常的。同时，在历史数据的时间序列中异常值将会由实际值所替代。因此，以后的预测将更加准确。在这里，一个实用的系统被

时间序列分析试卷及答案3套

时间序列分析试卷1 一、填空题（每小题2分，共计20分） 1. ARMA(p, q)模型_________________________________，其中模型参数为 ____________________。 2. 设时间序列{}t X ，则其一阶差分为_________________________。 3. 设ARMA (2, 1)： 1210.50.40.3t t t t t X X X εε---=++- 则所对应的特征方程为_______________________。 4. 对于一阶自回归模型AR(1): 110t t t X X φε-=+＋，其特征根为_________，平稳域是 _______________________。 5. 设ARMA(2, 1):1210.50.1t t t t t X X aX εε---=++-，当a 满足_________时，模型平稳。 6. 对于一阶自回归模型MA(1): 10.3t t t X εε-=-，其自相关函数为 ______________________。 7. 对于二阶自回归模型AR(2): 120.50.2t t t t X X X ε--=++ 则模型所满足的Yule-Walker 方程是______________________。 8. 设时间序列{}t X 为来自ARMA(p,q)模型： 1111t t p t p t t q t q X X X φφεθεθε----=++++++L L 则预测方差为___________________。 9. 对于时间序列{}t X ，如果___________________，则()~t X I d 。 10. 设时间序列{}t X 为来自GARCH(p ，q)模型，则其模型结构可写为_____________。二、（10分）设时间序列{}t X 来自()2,1ARMA 过程，满足 ()()2 10.510.4t t B B X B ε -+=+, 其中{}t ε是白噪声序列，并且()()2 t t 0,E Var εεσ==。

时间序列分析期末考试2010B

. 浙江农林大学 2009 - 2010 学年第二学期考试卷（A 卷）课程名称：应用时间序列分析课程类别：必修考试方式：闭卷注意事项：1、本试卷满分100分。 2、考试时间 120分钟。一、单项选择题（在每小题的四个备选答案中，选出一个正确答案，并将正确答案的选项填在题后的括号内。每小题2分，共12分） 1. 关于严平稳与（宽）平稳的关系，不正确的为。 ( ) A. 严平稳序列一定是宽平稳序列 B. 当序列服从正态分布时，两种平稳性等价 C. 二阶矩存在的严平稳序列一定为宽平稳的 D. MA(p)模型一定是宽平稳的 2. 下图为某时间序列的相关检验图，图1为自相关函数图，图2为偏自相关函数图，请选择模型。 ( ) 图1 学院：专业班级：姓名：学号：装订线内不要答题

图2 A. AR(1) B. AR(2) C. MA(1) D. MA(2) 3. 下图中，图3为某序列一阶差分后的自相关函数图，图4为某序列一阶差分后的偏自相关函数图，请对原序列选择模型。( ) 图3

图4 A.ARIMA(4，1，0) B. ARIMA(0，2，1) C. ARIMA(0，1，2) D.ARI MA(0，1，4) 4. 记B 为延迟算子，则下列不正确的是。 ( ) A. 0 1B = B. (1)k t t k t X X B X --=- C. 12t t BX X --= D. 11()t t t t B X Y X Y --±=± 5.对于平稳时间序列，下列错误的是 ( ) A.)(212εσεE = B.),(),(k t t k t t y y Cov y y Cov -+=

时间序列期末试题B卷

成都信息工程学院考试试卷 2012—— 2013学年第2学期课程名称：《金融时间序列分析》班级：金保111本01、02、03班一、判断题（每题1分，正确的在括号内打错误的在括号内打 X,共15分） 1 .模型检验即是平稳性检验（）。 2. 模型方程的检验实质就是残差序列检验（） 3. 矩法估计需要知道总体的分布（）。 4. ADF检验中：原假设序列是非平稳的（）。 5. 最优模型确定准则：AIC值越小、SC值越大，说明模型越优（）。 6. 对具有曲线增长趋势的序列，一阶差分可剔除曲线趋势（）。

7. 严平稳序列与宽平稳时序区分主要表现在定义角度不同 8. 某时序具有指数曲线增长趋势时，需做对数变换，才能剔除曲线趋势( )。 9 ?时间序列平稳性判断方法中ADF检验优于序时图法和自相关图检验法( )。 10 .时间序列的随机性分析即是长期趋势分析( )。 11. ARMA(p,q )模型是ARIMA(p,d,q)模型的特例( )。 12 .若某序列的均值和方差随时间的平移而变化，则该序列是非平稳的( )0 13. MA(2)模型的3阶偏自相关系数等于0( ) 14. ARMA(p,q)模型自相关系数p阶截尾，偏自相关系数拖尾 ( )0 15. MA(q)模型平稳的充分必要条件是关于后移算子B的q阶移动自回归系数多项式根的绝对值均在单位圆内( )。二、填空题。(每空2分，共20分) 1 . X t满足ARMA(1, 2 )模型即：X t = 0.43+0.34 X「+ t + 0.8 t 1 - 0.2 t 2，则均值= ___________________________ ， 1 (即一阶移

统计学期末考试试题(含答案)

统计学期末考试试题（一） 1、一个统计总体（ d ） A、只能有一个标志 B、只能有一个指标 C、可以有多个标志 D、可以有多个指标 2、调查某大学2000名学生学习情况，则总体单位是（ C ） A 、2000名学生B、2000名学生的学习成绩 C、每一名学生 D、每一名学生的学习成绩 3、某地进行国有商业企业经营情况调查，则调查对象是( b )。 A、该地所有商业企业 B、该地所有国有商业企业 C、该地每一国有商业企业 D、该地每一商业企业 4、以下哪种调查的报告单位与调查单位是一致的( C )。 A、工业普查 B、工业设备调查 C、职工调查 D、未安装设备调查 5、某市进行工业企业生产设备普查，要求在7月1日至7月10日全部调查完毕，则这一时间规定是( b )。 A、调查时间 B、调查期限 C、标准时间 D、登记期限 6、某连续变量分为5组：第一组为40——50，第二组为50——60，第三组为60——70，第四组为70——80，第五组为80以上，则（ B ） A、50在第一组，70在第四组 B、60在第三组，80在第五组 C、70在第四组，80在第五组 D、80在第四组，50在第二组 7、已知某局所属12个工业企业的职工人数和工资总额，要求计算该局职工的平均工资，应该采用( a ) A、简单算术平均法 B、加权算术平均法 C、加权调和平均法 D、几何平均法 8、用水平法检查长期计划完成程度，应规定( B ) A、计划期初应达到的水平 B、计划期末应达到的水平 C、计划期中应达到的水平 D、整个计划期应达到的水平 9、某地区有10万人，共有80个医院。平均每个医院要服务1250人，这个指标是（ C ）。 A、平均指标 B、强度相对指标 C、总量指标 D、发展水平指标 10、时间序列中，每个指标数值可以相加的是（ b ）。 A、相对数时间序列 B、时期数列 C、间断时点数列 D、平均数时间序列 11、根据时间序列用最小平方法配合二次曲线，所依据的样本资料的特点是（ b ）。

金融时间序列试卷(精品文档)_共4页

内蒙古财经学院2011——2012学年第1学期《金融时间序列分析》试卷答案一、填空题（1分*15空=15分） 1. ，。 q -t 1-t 1t p t p 2t 21-t 1t x x x x εθεθεφφφq ---++++=-- q θθφφφ、、，、、 1p 212. 描述性； 3. ，0,1,0； t t t x x ε+=-1 4. 平稳性检验，纯随机性检验； 5. ?p x t =(1?B)p x t ，?k x t =(1?B k )x t ；6. 宽平稳，严平稳，宽平稳； 7. 自回归二、不定项选择题（2分*5题=10分） 1、A C 2、A B D 3、A B 4、A B CD 5、A B D 三、判断并说明理由（2题*5分=10分） 1、如果一个时间序列宽平稳，则它肯定不是严平稳；如果一个时间序列严平稳，则它一定是宽平稳。答：说法是错误的。（1分）严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义，该定义表明，一个序列的所有统计均平稳时，该序列才是平稳的。而宽平稳则是条件宽松的平稳性定义，即只要求序列的二阶矩平稳，则序列就是平稳的。由定义可知，在一般情况下，如果一个时间序列是宽平稳的，则它肯定不是严平稳的；如果一个时间序列是严平稳的，则它一定是宽平稳的。（2分）但两种情况各有例外，如多元正态分布，二阶矩包括所有统计性质，所以对于服从多元正态分布的序列，宽平稳也是严平稳；再比如柯西分布不存在二阶矩，因此如果一个序列服从柯西分布，且为严平稳，但却推不出其为宽平稳。确切的说应该是对于存在二阶矩的序列，严平稳才能推出宽平稳。（2分） 2、差分运算的实质是使用自回归的方式提取确定性信息答：说法是正确的。（5分）四、简答题：（25分） 1、简述平稳序列的建模步骤（7分）答：（1）时间序列分析的第一步是获得观察值序列，然后对这个序列进行平稳性检验，对平稳的序列进行纯随机性检验，如果是纯随机序列，分析结束；如果不是纯随机序列，选择模型拟合该序列；（2）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF ）和样本偏自相关系数（PACF ）的值。（3）根据平稳非纯随机序列的自相关图和偏自相关图，选择阶数适当的ARMA （p,d ）模型进行拟合；（4）利用一定的方法估计模型中的参数，即模型估计；（5）检验模型的有效性。如果拟合模型通不过检验，转向步骤（2），重新选择模型再拟合。（6）模型优化。在通过检验的模型中选择相对最有模型，即模型优化；（7）利用相对最优模型对序列未来值进行预测。 2、答：（1）wold 分解定理：对于任何一个离散平稳过程它都可以分解为两个不相关的平稳序列之}{t x 和，其中一个为确定性的，另一个为随机性的，不妨记作 t t t V x ξ+=

(整理)8章时间序列分析练习题参考答案.

第八章时间数列分析一、单项选择题 1.时间序列与变量数列( ) A 都是根据时间顺序排列的 B 都是根据变量值大小排列的 C 前者是根据时间顺序排列的，后者是根据变量值大小排列的 D 前者是根据变量值大小排列的，后者是根据时间顺序排列的 C 2.时间序列中，数值大小与时间长短有直接关系的是( ) A 平均数时间序列 B 时期序列 C 时点序列 D 相对数时间序列 B 3.发展速度属于( ) A 比例相对数 B 比较相对数 C 动态相对数 D 强度相对数 C 4.计算发展速度的分母是( ) A 报告期水平 B 基期水平 C 实际水平 D 计划水平 B 5.某车间月初工人人数资料如下：则该车间上半年的平均人数约为( ) A 296人 B 292人 C 295 人 D 300人 C 6.某地区某年9月末的人口数为150万人，10月末的人口数为150．2万人，该地区10月的人口平均数为( ) A 150万人 B 150．2万人 C 150．1万人 D 无法确定 C 7.由一个9项的时间序列可以计算的环比发展速度( ) A 有8个 B 有9个 C 有10个 D 有7个 A 8.采用几何平均法计算平均发展速度的依据是( ) A 各年环比发展速度之积等于总速度 B 各年环比发展速度之和等于总速度 C 各年环比增长速度之积等于总速度 D 各年环比增长速度之和等于总速度 A 9.某企业的科技投入，2010年比2005年增长了58．6％，则该企业2006—2010年间科技投入的平均发展速度为( ) A 5 %6.58 B 5%6.158 C 6 %6.58 D 6%6.158 B 10.根据牧区每个月初的牲畜存栏数计算全牧区半年的牲畜平均存栏数，采用的公式是( ) A 简单平均法 B 几何平均法 C 加权序时平均法 D 首末折半法 D 11.在测定长期趋势的方法中，可以形成数学模型的是( ) A 时距扩大法 B 移动平均法 C 最小平方法 D 季节指数法

试验数据异常值的检验及剔除方法

目录摘要 ........................................................................................................................................................................ I 关键词.................................................................................................................................................................. I 1 引言 (1) 2 异常值的判别方法 (1) 2.1检验（3S）准则 (1) 2.2 狄克松（Dixon）准则 (2) 2.3 格拉布斯（Grubbs）准则 (2) 2.4 指数分布时异常值检验 (3) 2.5 莱茵达准则（PanTa） (3) 2.6 肖维勒准则（Chauvenet） (4) 3 实验异常数据的处理 (4) 4 结束语 (5) 参考文献 (6)

时间序列期末试题b卷 ()

成都信息工程学院考试试卷 2012——2013学年第2学期课程名称：《金融时间序列分析》班级：金保111本01、02、03班一、判断题（每题1分，正确的在括号内打√，错误的在括号内打×，共15分） 1．模型检验即是平稳性检验（）。 2．模型方程的检验实质就是残差序列检验（）。 3．矩法估计需要知道总体的分布（）。 4．ADF 检验中：原假设序列是非平稳的（）。 5．最优模型确定准则：AIC 值越小、SC 值越大，说明模型越优（）。 6．对具有曲线增长趋势的序列，一阶差分可剔除曲线趋势（）。 7．严平稳序列与宽平稳时序区分主要表现在定义角度不同（）。 8．某时序具有指数曲线增长趋势时，需做对数变换，才能剔除曲线趋势（）。 9．时间序列平稳性判断方法中 ADF 检验优于序时图法和自相关图检验法（）。 10．时间序列的随机性分析即是长期趋势分析（）。 11．ARMA （p,q ）模型是ARIMA(p,d,q)模型的特例（）。 12．若某序列的均值和方差随时间的平移而变化，则该序列是非平稳的（）。 13. MA(2)模型的3阶偏自相关系数等于0（）。 14．ARMA(p,q)模型自相关系数p 阶截尾，偏自相关系数拖尾（）。 15．MA(q)模型平稳的充分必要条件是关于后移算子B 的q 阶移动自回归系数多项式根的绝对值均在单位圆内（）。二、填空题。（每空2分，共20分） 1．t X 满足ARMA （1,2）模型即：t X ＝0.43+0.341-t X +t ε＋0.81-t ε–0.22-t ε，则均值＝，1θ（即一阶移动均值项系数）＝。 2．设｛x t ｝为一时间序列，B 为延迟算子，则B 2 X t = 。 3．在序列y 的view 数据窗，选择功能键，可对序列y 做ADF 检验。

应用时间序列分析试卷一

应用时间序列分析（试卷一）一、填空题 1、拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。 2、白噪声序列具有性质纯随机性和方差齐性。 3、平稳AR（p）模型的自相关系数有两个显着的性质：一是拖尾性；二是呈负指数衰减。 4、MA(q)模型的可逆条件是：MA(q)模型的特征根都在单位圆内，等价条件是移动平滑系数多项式的根都在单位圆外。 5、AR（1）模型的平稳域是{}1 1< < -φ φ。AR（2）模型的平稳域是{}1 1, 1 2 2 2 1 < ± <φ φ φ φ φ且，二、单项选择题 1、频域分析方法与时域分析方法相比（D） A前者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。B后者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。C前者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。 D后者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。 2、下列对于严平稳与宽平稳描述正确的是（D） A宽平稳一定不是严平稳。 B严平稳一定是宽平稳。 C严平稳与宽平稳可能等价。 D对于正态随机序列，严平稳一定是宽平稳。 3、纯随机序列的说法，错误的是（B）

A时间序列经过预处理被识别为纯随机序列。 B纯随机序列的均值为零，方差为定值。 C在统计量的Q检验中，只要Q 时，认为该序列为纯随机序列，其中m为延迟期数。 D不同的时间序列平稳性检验，其延迟期数要求也不同。 4、关于自相关系数的性质，下列不正确的是（D） A. 规范性； B. 对称性； C. 非负定性； D. 唯一性。 5、对矩估计的评价，不正确的是（A） A. 估计精度好； B. 估计思想简单直观； C. 不需要假设总体分布； D. 计算量小（低阶模型场合）。 6、关于ARMA模型，错误的是（C） A ARMA模型的自相关系数偏相关系数都具有截尾性。 B ARMA模型是一个可逆的模型 C 一个自相关系数对应一个唯一可逆的MA模型。 D AR模型和MA模型都需要进行平稳性检验。 7、MA（q）模型序列的预测方差为下列哪项（B） A、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?< ? =? > ?? 22 1-1 22 1q （1++...+）（1++...+）

南开大学时间序列分析往年期末试题考题

南开大学经济学院2002年第一学期计量经济学期末开卷试题五、下图一是yt的差分变量Dyt的相关图和偏相关图；图二是以Dyt为变量建立的时间序列模型的输出结果。（22 分）其中Q统计量Q-statistic(k=15)=5.487 1．根据图一，试建立Dyt的ARMA 模型。（限选择两种形式）（6 分） 2．根据图二，试写出模型的估计式，并对估计结果进行诊断检验。（8 分） 3．与图二估计结果相对应的部分残差值见下表，试用（2）中你写出的模型估计式预测1998年的Dyt的值（计算过程中保留四位小数）。（6 分）

五、（6 分，8 分，6 分） 1．由图一的偏相关图和相关图的特点，可知原序列可能是ARIMA(1,1,1)；ARIMA(1,1,2) 等过程。 2．模型的估计式为：△yt=0.978038△yt-1+ut-0.313231ut-2 。此结果可取，因为所有系数都通过了t 检验，并且Q 值非常小（5.487），远小于Q 检验的临界值χ 20.05(15-1-2)=21。 3．利用yt=0.978038△yt-1+ut-0.313231ut-2 ，可得： Δy?1998 = 0.9780Δy1997 - 0.3132u?1996 =0.9780×0.1237-0.3132×(-0.0013)=0.1214。 y?1998 = y1997 + Δy?1998 =12.3626+0.1214=12.4840 2004年计量经济学试题五、（20 分）图1 是我国1978 年—1999 年的城镇居民消费水平取对数后（记为LPI）的差分变量DLPI 相关图和偏相关图；图2 是以DLPI 为变量建立的时间序列模型的输出结果。

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