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一个时间序列的自相关系数，其绝对值越接近于1，说明时间序列的自相关程度越高。
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一个时间序列的自相关系数，其绝对值越接近于1，说明时间序列的自相关程度越高。
A、正确
B、错误
正确答案：A
Tag：
序列
时间
绝对值
时间：2024-03-21 12:17:13
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下面白噪声检验结果表示，在α=0.1的条件下，白噪声检验的p值均大于α，表明白噪声检验结果（），所以该数据是（）。
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按照不同的性质和特征，可以对时间序列进行分类，从统计特性上来看，时间序列可以分为（）。
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下面白噪声序列说法错误的是（）。
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下面不能进行时间序列平稳性检验的是（）。
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数据反映了事物或现象之间存在内在数值联系，称为时间序列数据。
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从下面的时序图一定可以得到的结论是（）
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下列关于时间序列说法正确的是（）。
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为了能进行ARIMA时间序列分析建模，通常将非平稳时间序列进行（）和（），将其转化为零均值平稳时间序列。
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下图分别为原始数据和一阶差分数据的单位根检验的结果，根据其p值，可以看出原始数据的单位根检验（），即p值非常大，没有充分的理由拒绝原假设，即原始序列是（）的序列；而一阶差分后的序列的单位根检验的p值（），故可以拒绝原假设，认为一阶差分序列是（）。
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利用白噪声检验时间序列平稳性，如果白噪声结果显著，则表明时间序列总体自相关是（）的，即表现为（）。
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从下面的时序图不能得到的结论是（）
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如果销售额数据与时间有密切相关的联系，即销售额数值随时间的推进而不断上升，则称该序列为（）。
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我们可以通过（）方式将非平稳时间序列进行零均值化和平稳化。
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一个时间序列的自相关系数：（）
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下列不属于要研究平稳时间序列的原因为（）
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如果一个时间序列的概率分布与时间t无关，则称该序列为（）。
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序列均值或协方差与时间有关的序列为（）。
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全球温度异常数据中有呈直线上升的趋势，这种变动是长期趋势波动。
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对均值不为零的时间序列进行转化，使其均值为零的数据转换过程，称为（）。
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对非平稳的时间序列进行转化，使之成为平稳时间序列的数据转换过程，称为（）。
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数据是随时间变化而变化，反映了事物、现象在时间上的发展变动情况，称为时间序列数据。
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1880年1月到2010年8月每月的全球温度异常值有一种无固定规律的交替波动，这种变动被称为循环波动。