2025年大數據分析師職業技能測試卷：Python數據分析庫Statsmodels應用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單選題（每題2分，共20分）1.在Statsmodels庫中，用于創建時間序列模型的方法是？A.ARIMAB.GLMC.VARD.LSTM2.ARIMA模型中的p代表什么？A.自回歸項的階數B.移動平均項的階數C.模型參數的數量D.預測周期3.以下哪項不是Statsmodels中時間序列模型ARIMA的參數？A.pB.dC.qD.s4.在Statsmodels庫中，以下哪個函數用于估計線性回歸模型？A.OLSB.GLMC.VARD.LSTM5.線性回歸模型中，以下哪個參數表示誤差項的方差？A.σ^2B.βC.αD.μ6.以下哪個函數用于計算線性回歸模型的殘差？A.get_influenceB.get_predictionC.get_essD.get_prediction7.在Statsmodels庫中，以下哪個函數用于估計多元線性回歸模型？A.GLMB.VARC.LSTMD.ARIMA8.多元線性回歸模型中，以下哪個參數表示自變量對因變量的影響？A.βB.αC.σD.μ9.在Statsmodels庫中，以下哪個函數用于計算多元線性回歸模型的方差膨脹因子（VIF）？A.get_influenceB.get_predictionC.get_essD.vif10.以下哪個函數用于估計廣義線性模型（GLM）？A.OLSB.VARC.GLMD.LSTM二、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述ARIMA模型中p、d、q參數的含義及作用。2.簡述線性回歸模型中誤差項的方差σ^2的意義。3.簡述多元線性回歸模型中VIF的意義及其計算方法。4.簡述廣義線性模型（GLM）與線性回歸模型的主要區別。5.簡述時間序列模型在數據分析中的應用場景。三、編程題（共50分）1.（20分）編寫Python代碼，使用Statsmodels庫中的ARIMA模型對以下時間序列數據進行擬合，并預測未來3個時間點的值。時間序列數據：[1,2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41,43,47,53,59,61,67]2.（30分）編寫Python代碼，使用Statsmodels庫中的線性回歸模型對以下數據進行擬合，并預測當x=100時的y值。自變量x：[1,2,3,4,5]因變量y：[2,3,5,7,11]四、綜合分析題（每題10分，共20分）1.閱讀以下數據集，使用Statsmodels庫中的模型對數據進行擬合，并分析模型結果。數據集：```Date,Sales2021-01-01,1002021-01-02,1202021-01-03,1102021-01-04,1302021-01-05,1402021-01-06,1502021-01-07,1602021-01-08,1702021-01-09,1802021-01-10,190```要求：a.使用ARIMA模型對銷售數據進行擬合。b.分析模型的AIC值，并解釋模型的優劣。c.使用模型預測未來3天的銷售數據。2.使用Statsmodels庫中的線性回歸模型對以下數據進行擬合，并分析模型結果。自變量x：[1,2,3,4,5]因變量y：[2,3,5,7,11]要求：a.使用線性回歸模型對數據進行擬合。b.計算模型的R^2值，并解釋其意義。c.分析模型中自變量x對因變量y的影響程度。五、編程題（每題15分，共30分）1.編寫Python代碼，使用Statsmodels庫中的VAR模型對以下數據進行擬合，并分析模型結果。數據集：```Date,Stock1,Stock2,Stock32021-01-01,100,200,3002021-01-02,110,210,3102021-01-03,120,220,3202021-01-04,130,230,3302021-01-05,140,240,3402021-01-06,150,250,3502021-01-07,160,260,3602021-01-08,170,270,3702021-01-09,180,280,3802021-01-10,190,290,390```要求：a.使用VAR模型對股票數據進行擬合。b.分析模型的特征根，并判斷模型的穩定性。c.使用模型預測未來3天的股票價格。2.編寫Python代碼，使用Statsmodels庫中的GLM模型對以下數據進行擬合，并分析模型結果。數據集：```Group,Treatment,ResponseA,1,100A,1,110A,2,120A,2,130B,1,140B,1,150B,2,160B,2,170```要求：a.使用GLM模型對數據進行擬合，假設響應變量為正態分布。b.分析模型的系數，并解釋其意義。c.使用模型預測當Group為B，Treatment為2時的響應變量值。本次試卷答案如下：一、單選題（每題2分，共20分）1.A解析：在Statsmodels庫中，ARIMA模型用于時間序列數據的分析，它通過自回歸（AR）、差分（I）和移動平均（MA）的組合來建模時間序列數據。2.A解析：在ARIMA模型中，p代表自回歸項的階數，即模型中自變量滯后項的數量。3.D解析：在Statsmodels中，ARIMA模型的主要參數包括p（自回歸階數）、d（差分階數）和q（移動平均階數），不包括s。4.A解析：Statsmodels庫中的OLS函數用于估計線性回歸模型，即普通最小二乘法。5.A解析：在線性回歸模型中，誤差項的方差σ^2表示模型預測值與實際值之間的離散程度。6.A解析：get_influence函數用于獲取線性回歸模型的影響因子，包括殘差等，可以用來計算殘差。7.A解析：Statsmodels庫中的GLM函數用于估計廣義線性模型，它可以處理非線性關系。8.A解析：在多元線性回歸模型中，β參數表示自變量對因變量的影響程度。9.D解析：vif函數用于計算方差膨脹因子（VIF），它可以檢測多重共線性問題。10.C解析：Statsmodels庫中的GLM函數用于估計廣義線性模型，它能夠處理非正態分布的響應變量。二、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述ARIMA模型中p、d、q參數的含義及作用。解析：p代表自回歸項的階數，用于描述當前值與過去值之間的關系；d代表差分階數，用于消除時間序列中的趨勢和季節性；q代表移動平均項的階數，用于描述當前值與過去誤差之間的關系。2.簡述線性回歸模型中誤差項的方差σ^2的意義。解析：誤差項的方差σ^2表示模型預測值與實際值之間的離散程度，它反映了模型對數據的擬合優度。3.簡述多元線性回歸模型中VIF的意義及其計算方法。解析：VIF（方差膨脹因子）用于檢測多重共線性問題，它反映了自變量之間的線性關系對模型參數估計的影響。計算方法是通過將每個自變量的方差與模型中其他自變量的方差進行比較。4.簡述廣義線性模型（GLM）與線性回歸模型的主要區別。解析：廣義線性模型（GLM）與線性回歸模型的主要區別在于，GLM可以處理非正態分布的響應變量，而線性回歸模型假設響應變量服從正態分布。5.簡述時間序列模型在數據分析中的應用場景。解析：時間序列模型在數據分析中的應用場景包括金融市場預測、銷量預測、能源消耗預測、天氣預測等，它可以幫助我們分析時間序列數據的趨勢、季節性和周期性。三、綜合分析題（每題10分，共20分）1.閱讀以下數據集，使用Statsmodels庫中的模型對數據進行擬合，并分析模型結果。解析：首先，需要導入Statsmodels庫中的ARIMA模型，然后根據數據集創建ARIMA模型，并使用fit方法進行擬合。接著，使用model.summary()方法查看模型的AIC值，AIC值越小，模型越優。最后，使用model.predict()方法預測未來3天的銷售數據。2.使用Statsmodels庫中的線性回歸模型對以下數據進行擬合，并分析模型結果。解析：首先，導入Statsmodels庫中的OLS模型，然后根據數據集創建線性回歸模型，并使用fit方法進行擬合。接著，使用model.rsquared方法計算R^2值，R^2值越接近1，模型擬合效果越好。最后，分析模型中自變量x對因變量y的影響程度，可以通過觀察系數的顯著性來判斷。四、綜合分析題（每題10分，共20分）1.編寫Python代碼，使用Statsmodels庫中的ARIMA模型對以下時間序列數據進行擬合，并預測未來3個時間點的值。解析：首先，導入Statsmodels庫中的ARIMA模型，然后根據時間序列數據創建ARIMA模型，并使用fit方法進行擬合。接著，使用model.summary()方法查看模型的AIC值，并分析模型的優劣。最后，使用model.predict()方法預測未來3個時間點的值。2.編寫Python代碼，使用Statsmodels庫中的線性回歸模型對以下數據進行擬合，并預測當x=100時的y值。解析：首先，導入Statsmodels庫中的OLS模型，然后根據數據集創建線性回歸模型，并使用fit方法進行擬合。接著，使用model.predict()方法預測當x=100時的y值。五、編程題（每題15分，共30分）1.編寫Python代碼，使用Statsmodels庫中的VAR模型對以下數據進行擬合，并分析模型結果。解析：首先，導入Statsmodels庫中的VAR模型，然后根據數據集創建VAR模型，并使用fit方法進行擬合。接著，使用model.eigenvalues方法分析模型的特征根，并判斷