Mức độ bình quân qua thời gian của dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian bằng nhau được tính là:

Lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân là một chỉ tiêu quan trọng trong thống kê, phản ánh mức độ biến động trung bình của một chỉ tiêu qua thời gian. Tuy nhiên, nó có một số hạn chế cần lưu ý.

Phương án A đúng vì lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân thực sự phản ánh sự biến động trung bình về trị số tuyệt đối của chỉ tiêu trong một khoảng thời gian nhất định.

Phương án B đúng vì lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân được tính bằng cách lấy hiệu giữa mức độ cuối cùng và mức độ đầu tiên, sau đó chia cho số kỳ (n-1). Do đó, nó chỉ phụ thuộc vào mức độ đầu tiên và mức độ cuối cùng của dãy số thời gian.

Phương án D đúng vì bản chất của lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân là đại diện cho các lượng tăng giảm tuyệt đối liên hoàn trong dãy số thời gian.

Phương án C sai. Mặc dù phản ánh sự biến động trung bình, nhưng lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân không phải lúc nào cũng hữu ích với mọi dãy số thời gian. Đặc biệt, khi dãy số có biến động lớn, không đều, hoặc có tính chu kỳ, thì lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân có thể không phản ánh chính xác xu hướng biến động thực tế. Trong những trường hợp như vậy, cần sử dụng các chỉ tiêu khác hoặc kết hợp nhiều chỉ tiêu để phân tích.

Phương pháp bình quân trượt (Moving Average) là một kỹ thuật dự báo thường được sử dụng để làm mịn chuỗi thời gian, loại bỏ các biến động ngắn hạn và làm nổi bật xu hướng dài hạn. Nó đặc biệt hữu ích khi dữ liệu có tính chất thời vụ hoặc các biến động ngẫu nhiên, vì nó tính trung bình của một số lượng nhất định các điểm dữ liệu liên tiếp, làm giảm ảnh hưởng của các giá trị ngoại lệ. Do đó, phương pháp này phù hợp cho cả hiện tượng có tính thời vụ và không có tính thời vụ.

Công thức đã cho là công thức tính mức độ trung bình theo thời gian từ một dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian bằng nhau. Công thức này đặc biệt ở chỗ nó chia đôi giá trị của thời điểm đầu và thời điểm cuối trong dãy số. Điều này được thực hiện để tính trung bình chính xác hơn khi các thời điểm được đo cách đều nhau. Do đó, đáp án A là chính xác nhất.

Để xác định mốt (mode) trong trường hợp dữ liệu được cho dưới dạng bảng phân phối tần số, ta sử dụng công thức sau:

Mo = L + (f_m - f_{m-1}) / [(f_m - f_{m-1}) + (f_m - f_{m+1})] * h

Trong đó:
- L là giới hạn dưới của lớp chứa mốt (lớp có tần số lớn nhất).
- f_m là tần số của lớp chứa mốt.
- f_{m-1} là tần số của lớp liền trước lớp chứa mốt.
- f_{m+1} là tần số của lớp liền sau lớp chứa mốt.
- h là độ dài của lớp.

Trong bảng dữ liệu đã cho, lớp "600 - 700" có tần số lớn nhất (90). Vậy:
- L = 600
- f_m = 90
- f_{m-1} = 75
- f_{m+1} = 50
- h = 100

Thay các giá trị vào công thức:
Mo = 600 + (90 - 75) / [(90 - 75) + (90 - 50)] * 100
Mo = 600 + (15) / [15 + 40] * 100
Mo = 600 + (15 / 55) * 100
Mo = 600 + (3 / 11) * 100
Mo = 600 + 300 / 11
Mo = 600 + 27.27
Mo = 627.27

Vậy, giá trị mốt là khoảng 627.27 (làm tròn đến 627.20).

Chỉ số giá cả địa phương A so với địa phương B được tính bằng cách lấy tổng giá cả của các mặt hàng ở địa phương A chia cho tổng giá cả của các mặt hàng ở địa phương B. Trong trường hợp này, ta có hai mặt hàng A và B.

Giá mặt hàng A ở địa phương A là 6,0 (nghìn đồng) và giá mặt hàng B ở địa phương A là 8,0 (nghìn đồng). Vậy tổng giá ở địa phương A là 6,0 + 8,0 = 14,0 (nghìn đồng).

Đề bài cho lượng tiêu thụ ở địa phương B, không phải giá. Do đó, không thể tính được chỉ số giá cả địa phương A so với địa phương B dựa trên thông tin đã cho. Vì vậy, không có đáp án đúng trong các lựa chọn đã cho.