消除自相关影响的方法包括（　　）。
Ⅰ.岭回归法
Ⅱ.一阶差分法
Ⅲ.异德宾两步法
Ⅳ.增加样本容量

消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数ρ等于1。 消除序列相关的一阶差分变换，假定自相关系数ρ必须等于1。 采用一阶差分模型一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况（）。 采用一阶差分模型一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况（ ）。 采用一阶差分模型一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况（） 已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于1，则DW统计量近似等于（） 已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于1，则DW统计量近似等于（ ） 消除自相关影响的方法包括()。 常见的自相关为一阶自相关，其表示形式为μi=ρμi-1+υi。（） 下列哪个模型的一阶线性自相关问题可用DW检验（） 下列哪个模型的一阶线性自相关问题可用DW检验（）。 为消除自相关影响，可采用（）等方法估计模型 DW检验不适用于下列情况下的一阶线性自相关检验（ ）。 相关回归法可评价（）。 相关回归法可评价（） 相关回归法可评价( ) 相关回归法可评价（） 相关回归法可评价( ) 广义差分法的前提是自相关系数是确定的 二阶差商是一阶差商的差商