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可以利用DW值去估计自相关系数

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在期货投资分析中,可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验,下列与判别准则不一致的是(  )。Ⅰ.DW接近1,认为存在正自相关Ⅱ.DW接近-1,认为存在负自相关Ⅲ.DW接近0,认为不存在自相关Ⅳ.DW接近2,认为存在正自相关 在期货投资分析中,可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验,下列与判别准则不一致的是(  )。I DW接近1,认为存在正自相关ⅡDW接近-1,认为存在负自相关ⅢDW接近0,认为不存在自相关ⅣDW接近2,认为存在正自相关 用一阶差分变换消除自相关问题的方法是假定自相关系数r为-1。 所谓自相关,是指时间数列前后各期数值之间的相关关系,对这种相关关系程度的测定便是自相关系数。( ) 回归模型进行自相关检验,直接用DW检验,那么DW的值接近于几,检验是否有效:()-[DW=0时,残差序列存在完全正自相关,DW=(0,2)时,残差序列存在正自相关,DW=2时,残差序列无自相关,DW=(2,4)时,残差序列存在负自相关,DW=4时,残差序列存在完全负自相关。] 根据时间数列自相关系数,便可以对时间数列的性质和特征作出判别。判别的准则是:如果所有的自相关系数都近似地等于零,表明该时间数列属于(  )。 在期货投资分析中,可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验,下列与判别准则不一致的是()。<br/>I DW接近1,认为存在正自相关<br/>ⅡDW接近-1,认为存在负自相关<br/>ⅢDW接近0,认为不存在自相关<br/>ⅣDW接近2,认为存在正自相关 在期货投资分析中,可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验,下列与判别准则不一致的是()。<br/>Ⅰ.DW接近1,认为存在正自相关<br/>Ⅱ.DW接近-1,认为存在负自相关<br/>Ⅲ.DW接近0,认为不存在自相关<br/>Ⅳ.DW接近2,认为存在正自相关 消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数ρ等于1。 自相关系数反映了原信号和()后的原信号之间的相关程度 1自相关系数rn对数列性质和特征的判断准则包括(  )。 相关系数的的值介于() 相关系数与估计标准误差有什么关系? 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。 相关系数的临界值可以依据()在表中查出 相关系数的临界值可以依据()在表中查出。 相关系数临界值与()有关。 相关系数可以任意取值。 相关系数可以说明()。 利用总体数据计算的相关系数称为()
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