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在时间序列分析中,ARIMA模型用于处理()时间序列数据。
用于
模型
时间序列
发布时间:
2024-04-19 17:18:39
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1.
ARIMA(1,1,1)模型是( ) 选项: A、非平稳时间序列模型 B、差分平稳模型 C、平稳时间序列模型 D、方差非齐性模型
2.
下面哪种不是平稳时间序列常见的模型 A: AR模型 B: MA模型 C: ARMA模型 D: ARIMA模型
3.
关于时间序列分析,下列错误的是 A: 时间序列分析适合于做大样本的数据 B: 时间序列分析的理论基础要求数据必须是平稳的 C: 时间序列分析要求平稳数据之间是非白噪声的 D: 一组数据拟合的时间序列分析模型一定是唯一的
4.
关于时间序列分析,下列错误的是选项: A:时间序列分析适合于做大样本的数据; B:时间序列分析的理论基础要求数据必须是平稳的; C:时间序列分析要求平稳数据之间是非白噪声的; D:一组数据拟合的时间序列分析模型一定是唯一的
5.
()时序数据库全称为时间序列数据库.时间序列数据库指主要用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据,带时间标签的数据也称为时间序列数据
6.
ARIMA(1,1,1)模型是( ) A 非平稳时间序列模型 B 平稳时间序列模型 C 差分平稳模型 D 方差非齐性模型选项: A:A; B:B; C:C; D:D
7.
在数学建模中,哪种方法常用于预测时间序列数据? 选项: A:线性规划 B:回归分析 C:时间序列分析 D:决策树
8.
时间序列预测模型是以历史数据分析为基础的对将来的预测。() 选项:A、时间序列预测模型是以历史数据分析为基础的对将来的预测。()
9.
ARIMA(1,1,1)模型是( ) A 非平稳时间序列模型 B 平稳时间序列模型 C 差分平稳模型 D 方差齐性模型 E 方差非齐性模型选项: A:A; B:B; C:C; D:D; E:E
10.
关于ARIMA(p,d,q)模型的说法,正确的有选项: A:当d=0时,模型为平稳时间序列模型。; B:当p=0时,模型简化为IMA(d,q),为平稳时间序列模型。; C:当q=0时,模型简化为ARI(p,d),为非平稳时间序列模型。; D:当p=q=0,d=1时,模型为随机游走模型,为平稳序列模型。
11.
【单选题】在时间序列回归分析时,对确定性时间趋势序列进行()处理
12.
下列哪种模型适合处理时间序列数据 选项: A:卷积网络 B:线性回归 C:递归网络 D:序列网络
13.
时间序列分析可以根据历史数据对未来进行预测,以下哪个是常见的时间序列算法模型 () 选项:A、RSIB、MACDC、ARMAD、KNN
14.
RNN(循环神经网络)适用于处理具有时间序列特性的数据,如何处理序列数据的特点? A. 使用固定长度的输入序列 B. 在每个时间步骤共享相同的权重 C. 允许信息在网络中传递循环 D. 不考虑时间顺
15.
关于时间序列分析,以下描述错误的为() 选项: A、时间序列分析是最经济、最容易的预测 B、是利用变量本身的历史数据进行预测的方法 C、时间序列分析是因果关系原理的直接应用 D、时间序列分析只适用于稳定环境的短期预测
16.
关于时间序列分析,以下描述错误的为() A: 时间序列分析是最经济、最容易的预测 B: 是利用变量本身的历史数据进行预测的方法 C: 时间序列分析是因果关系原理的直接应用 D: 时间序列分析只适用于稳定环境的短期预测
17.
当考虑()这几个问题时,我们可以使用时间序列模型(如ARMA系列模型)对时间序列变量的样本进行分析和预测选项: A:当我们将时间序列变量作为被解释变量时,由于许多解释变量无法被直接观测,可能无法基于因果关系构造出令人满意的回归模型; B:对于一个时间序列,如果增长趋势在时间序列历史数据的波动中占主导地位,那么我们是否可以认为时间序列在未来会继续增长?; C:对于一个时间序列,如果时间序列的波动呈现出了循环或周期性的特征,那么我们是否可以用历史数据来直接推测其未来的走向?; D:Hausman检验认为应当在面板数据的分析过程中考虑不随时间变化的个体效应
18.
时间序列预测模型是以历史数据分析为基础的√将来的预测( )
19.
在建立灰色预测模型之前,需先对原始时间序列进行数据处理,经过数据处理后的时间序列即称为生成列。( ) 分数:1分 选项: A:正确 B:错误
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