（2017年12月，研究生）
（要求：答案写在答题纸上）
一、名词解释（20分，每题4分）
1、随机项和残差项
2、时间序列平稳性
3、偏回归平方和
4、DW检验
5、大数据
二、简答题（36分，每题6分）
1、回归分析中，回归方程检验和回归系数检验有什么异同？
2、建立ARMA模型时，如何进行模型识别？
3、因子载荷矩阵有什么统计意义？它与主成分系数矩阵有什么不同？
4、判别分析中Fisher 判别准则，贝叶斯判别准则的区别？
5、利用回归分析方法如何进行边际分析和弹性分析？
6、统计上，如何测定样品或变量之间的亲疏程度？
三、论述题（44分）
1、结合自己所学专业举例说明回归分析的步骤？（14分）
2、结合自己所学专业举例说明因子分析的步骤和每步的意义？（15分）
3、结合自己所学专业举例说明系统聚类分析的步骤和应注意的问题？（15分）
（2018年7月，研究生）
（要求：答案写在答题纸上）
一、名词解释（20分，每题4分）
1、可决系数和修正可决系数
2、偏回归平方和
3、自相关系数
4、主成分
5、系统聚类分析
二、简答题（36分，每题6分）
1、回归分析中，回归方程检验和回归系数检验有什么异同？
2、建立ARMA模型时，如何进行模型识别？
3、因子载荷矩阵有什么统计意义？它与主成分系数矩阵有什么不同？
4、比较距离判别准则，Fisher 判别准则，贝叶斯判别准则的区别？
5、逐步回归分析与一般回归分析的区别和意义？
6、统计上，如何测定样品或变量之间的亲疏程度？
三、论述题（44分）
1、结合自己所学专业举例说明回归分析的应用步骤？（14分）
2、结合自己所学专业举例说明因子分析的应用步骤？（15分）
3、结合自己所学专业举例说明聚类分析的应用步骤？（15分）。