已知时间序列各期观察值依次为100，240，370，530，650，810，对这一时间序列进行预测适合的模型是

已知各期环比增长速度按时间先后依次为3%、6%、4%、8%，则相应的定基增长速度的计算方法为（） 已知各期环比增长速度按时间先后依次为3％、6％、4％、8％，则相应的定基增长速度的计算方法为（ ）。 已知各期环比增长速度按时间先后依次为3%、6%、4%、8%,则相应的定基增长速度的计算方法为() 已知各期环比增长速度按时间先后依次为3%，6%，4%，8%，则相应的定基增长速度的计算方法为（ ）。 已知各期环比增长速度按时间先后依次为3%，6%，4%，8%，则相应的定基增长速度的计算方法为（） （）解决了预测值滞后于实际观察值的矛盾，适用于对有明显趋势变动的市场现象时间序列进行预测 （）是指在对时间序列进行分析研究的基础上，计算时间序列观察值的某种平均数，并以此平均数为基础确定预测模型或预测值的市场预测方法 根据乘法模型进行时间序列分解时，若没有季节变动，则各期季节指数（      ）。 如果时间序列中各期环比发展速度大体相同，则适宜用抛物线来拟合。 如果时间序列中各期环比发展速度大体相同，则适宜用抛物线来拟合。   （），是指用一定观察期内时间序列的数据求得平均值，以该平均值确定预测值。 已知各期环比增长速度按时间先后依次为3%,6%,4%,8%,则相应的定基增长速度的计算方法为(    )。 时间序列可用于根据某个变量的过去值推测其未来值。( ) 如果时间序列中的各期环比发展速度大体相同，则长期趋势近似一条抛物线。  一次指数平滑法适用于预测指标的时间序列各期数据呈现出（  ）变动趋势的情况。 一次移动平均法适用于预测指标的时间序列各期数据呈现出（   ）变动趋势的情况。 如果时间序列中的各期环比发展速度大体相同，则长期趋势近似一条抛物线。（　　） （　）最大的特点是引入了时间序列或样本序列，通过观察样本点相关统计值是否在控制限内以判断过程是否受控，通过观察样本点排列是否随机从而及时发现异常。 同一现象在不同时间的相继观测值排列而成的序列称为时间序列数据 已知变量的最大值与最小值，其观察值的离散程度指标可用