对于自回归模型，检验是否存在序列相关的方法是（）

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。] 时间序列模型一般分为（　　）类型。Ⅰ．自回归过程Ⅱ．移动平均过程Ⅲ．自回归移动平均过程Ⅳ．单整自回归移动平均过程 时间序列模型一般分为（　　）类型。Ⅰ自回归过程Ⅱ移动平均过程Ⅲ自回归移动平均过程Ⅳ单整自回归移动平均过程 对于一元线性回归模型，F检验和t检验是等价的 时间序列模型一般分为（ ）类型。Ⅰ.自回归过程Ⅱ.移动平均过程Ⅲ.方自回归移动平均过程Ⅳ.单整自回归移动平均过程 检验序列自相关的方法是 检验序列自相关的方法是（ ） 序列相关量指回归模型的随机误差项之间存在某种相关性。（） 对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？ 当回归模型中两个或多个解释变量高度线性相关时，模型中就存在序列相关（） 当回归模型中两个或多个解释变量高度线性相关时，模型中就存在序列相关（） 中国大学MOOC: 回归分析过程中，检验回归模型是否合理应该通过 ADF检验可以用来检验含有高阶序列相关的序列是否平稳性问题。( ) 时间序列模型一般分为（）类型。<br/>Ⅰ自回归过程<br/>Ⅱ移动平均过程<br/>Ⅲ自回归移动平均过程<br/>Ⅳ单整自回归移动平均过程 对于多元线性回归模型，通常用（）来检验模型对于样本观测值的拟和程度。 对于多元线性回归模型，通常用（）来检验模型对于样本观测值的拟和程度。 中国大学MOOC: 设定偏误可能导致回归模型存在非纯序列相关。 对于分布滞后模型，时间序列资料的序列相关问题，就转化为（ ）。 自回归模型 如果在回归模型中出现随机误差项之间存在相关性，我们称模型出现了序列相关性。（）