时间序列数据的变动规律有

一般情况下，可将时间序列数据的变动分为以下几种类型（ ） 时间序列数据由于不规则变动影响，突然上升或下降，平滑系数宜（）（2.0分） 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。 适合于呈水平型变动时间模式时间序列预测的方法有（） 下列()不是时间序列的变动特点。 欲测定季节变动,根据时间序列乘法模型的原理需要从时间序列中 一般情况下，可将时间序列数据的变动分为以下几种类型 ( ) ?xml:namespace> 对于月度数据的时间序列，宜采用4项移动平均以消除季节变动的影响。（　　） 季节指数法：根据时间序列中的数据所呈现的季节变动规律，对预测目标未来状况做出预测的方法。工作步骤：（1）根据辖区年以上月（季）历史数据计算季节指数（） 文本是时间序列数据。 温度是时间序列数据。 温度是时间序列数据（） 文本是时间序列数据（） 时间序列法是以数据为基础预测未来，推断未来需求的变动趋势和预测需求量 人口普查数据属于时间序列数据。（ ） 采用随机游走模型，发现证券价格的时间序列存在显著的系统性变动规律，可以证明资本市场（） 引起时间序列不规则变动的因素有（）。 反映时间序列变动特征的指标有几类? 时间序列的总变动可以分解为（） 时间序列的总变动可以分解为（　　）。