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AR（p）模型的基本假设有（）。
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AR（p）模型的基本假设有（）。
A、假设仅与有线性关系；
B、在已知的条件下，与线性相关
C、随机误差项是一个白噪声；
D、在已知的条件下，与无关；
正确答案：ACD
Tag：
条件下
性关系
误差
时间：2024-03-21 12:17:41
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偏自相关系数的实质是使得残差的（）达到（）的k阶AR模型的第k项系数。
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确定ARMA模型p、q的过程即为模型的识别过程，也称ARMA模型的定阶。下列属于模型识别的方法是（）。
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MA（q）模型的基本假设有（）。
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ARIMA模型也叫整合自回归平均模型，可以分为（）模型、（）模型；（）模型。
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平稳时间序列的自相关系数图拖尾，偏自相关系数图p阶截尾，可以识别为（）模型
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具体表现为某个观测值与其滞后p期的观测值的线性组合再加上随机误差项的模型是（）。
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进行ARMA模型建模之前，分析的时间序列必须满足平稳性条件。
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白噪声序列可以对时序模型拟合进行检验。
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如果时间序列的一阶矩、二阶矩存在，而且对任意时刻满足均值为常数，协方差为时间间隔的函数，则称该序列为宽平稳时间序列。
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具体表现为某个观测值不仅与其以前p个时刻的自身观测值有关，还与其以前时刻进入系统的q个随机误差存在一定的依存关系的模型是（）。
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具体表现为某个观测值与其先前的t（）1，t（）2，t（）q个时刻进入系统的q个随机误差项的线性组合的模型是（）。
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差分用于将非平稳的时间序列平稳化。
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单位根检验用于检验一个时间序列的平稳性。
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如果时间序列的一阶矩、二阶矩存在，而且对任意时刻满足均值为常数，协方差为时间间隔的函数，则称该序列为严平稳时间序列。
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ARIMA模型也被叫做（）
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对原始数据进行一次差分的过程称为一阶差分。
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非平稳时间序列的特征表现为在整体上或局部上有明显的上升或下降的趋势。
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序列均值或协方差与时间有关的序列为非平稳时间序列。
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当一个时间序列具有单位根时是平稳的。
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严平稳时间序列其特征即均值和协方差不随时间变化而变化。
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白噪声序列不是平稳时间序列。
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下面白噪声序列说法正确的是（）。