Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Анализ временных рядов и прогнозирование.dor_БАК_26-044-Б_260605

Анализ временных рядов и прогнозирование.dor_БАК_26-044-Б_260605 — вариант 2

Просмотрите все вопросы и варианты бесплатно. Правильные ответы скрыты и открываются только после получения доступа.

11 вопросов Вариант 2 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Последовательность числовых значений показателя, расположенных в хронологическом порядке и отражающих динамику явления во времени, – это …

  1. коэффициент детерминации
  2. временной ряд
  3. регрессионная модель
  4. доверительный интервал
Вопрос 2

Ряд динамики, уровни которого характеризуют состояние объекта на конкретные моменты времени, является …

  1. интервальным с равностоящими уровнями
  2. моментным
  3. стационарным
  4. интервальным с неравностоящими уровнями
Вопрос 3

Фундаментальное свойство стохастического процесса, при котором его математическое ожидание и дисперсия постоянны, а ковариация зависит только от лага, называется …

  1. сезонностью
  2. стационарностью
  3. трендом
  4. декомпозицией
Вопрос 4

К методологическим требованиям, предъявляемым к временным рядам для обеспечения надежности анализа, относят … (укажите 3 варианта ответа)

  1. наличие аномальных значений для проверки устойчивости модели
  2. достаточную длину ряда (достаточное количество наблюдений)
  3. сопоставимость данных (постоянство методологии, единиц измерения)
  4. обязательное наличие сезонной компоненты
  5. измерение стоимостных показателей в сопоставимых ценах
Вопрос 5

Показатель динамики, рассчитываемый как разность между текущим уровнем ряда и уровнем предыдущего периода и выражаемый в единицах измерения исходных данных, называется …

  1. темпом прироста
  2. коэффициентом роста
  3. цепным абсолютным приростом
  4. абсолютным ускорением
Вопрос 6

Процедура приведения разрозненных частей временного ряда к единой методологической основе с использованием коэффициентов пересчета или перехода к относительным показателям – это … временных рядов

  1. смыкание
Вопрос 7

Установите соответствие между видом временного ряда и формулой для расчета его среднего уровня:

  1. Интервальный ряд с равностоящими уровнями
  2. Моментный ряд с равностоящими уровнями
  3. Интервальный ряд с не равностоящими уровнями
  4. Моментный ряд с не равностоящими уровнями
Вопрос 8

Расположите этапы предварительного анализа временного ряда в порядке их выполнения:

  1. визуальный анализ ряда, выявление аномалий и пропусков
  2. обработка пропусков и аномальных значений (импутация)
  3. проверка и обеспечение сопоставимости данных (смыкание рядов)
  4. расчет показателей динамики и средних характеристик ряда
Вопрос 9

Модель временного ряда, в которой его уровень представляется как произведение трендовой, сезонной и случайной компонент, называется …

  1. аддитивной
  2. мультипликативной
  3. смешанной
  4. декомпозицией
Вопрос 10

Статистический тест, используемый для проверки гипотезы об отсутствии автокорреляции в ряду остатков модели временного ряда, – это тест …

  1. Шапиро–Уилка
  2. Льюнга–Бокса
  3. Стьюдента
  4. Фишера
Вопрос 11

Аналитику финансового отдела компании передали для прогнозирования данные о квартальной выручке за 2022–2025 гг. При визуальном анализе графика аналитик обратил внимание на то, что амплитуда сезонных пиков и спадов значительно увеличивается с каждым годом, что соответствует общему росту бизнеса. Кроме того, в данных за второй квартал 2023 г. обнаружено значение, которое визуально сильно выделяется на общем фоне даже с учетом растущей сезонной волны.Какой тип схемы (аддитивная или мультипликативная) более обоснован для моделирования этого ряда и почему? Какой статистический метод можно применить для объективной проверк и того, является ли значение за второй квартал 2023 г. статистическим выбросом (аномалией)?

  1. Для моделирования следует выбрать аддитивную схему, так как она эффективна при любом характере сезонности. Для выявления аномалии необходимо применить тест Льюнга–Бокса, так как он проверяет остатки на автокорреляцию, что косвенно указывает на выбросы.
  2. Для моделирования более обоснована мультипликативная схема, поскольку амплитуда сезонных колебаний пропорциональна растущему уровню тренда. Для идентификации аномального наблюдения следует применить метод Ирвина, основанный на расчете λ-статистики, который специально предназначен для выявления выбросов во временных рядах.
  3. Для этого ряда подойдет смешанная модель, так как она универсальна. Проверить, является ли значение выбросом, можно с помощью расчета среднего абсолютного содержания 1 % прироста – его резкое изменение укажет на аномалию.