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。
错
举一反三
- 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[tex=0.571x1.0]BMX8X5xI0h1MuijqrEhCyw==[/tex]必须等于1;
- 用一阶差分法( )。 A: 可消除模型一阶自相关问题 B: 消除一阶正自相关问题时往往是有效的 C: 消除自相关时,模型没有常数项 D: 可以消除任何自相关问题
- 在用广义差分法消除一阶自相关过程中，由于差分我们将丢失一个观察值。为避免观察值的丢失，我们可对第一组观察值作如下变换：[tex=14.0x1.643]1s+ore8hTQ8NjXarDbAsn6KZ+8XrtawJ7I1sIwbb9nEmZKKai0XBj9Bejhd5E7IOTeNk9HmTgOyZpz6oPZmvn0V50+/8OzmwucOiZ8g4Cgk=[/tex]此种变换叫做普瑞斯一文思特（Prais-Winsten）变换。下表为美国1968-1987年进口支出（y）与个人可支配收入（x），（单位：10亿美元，1982年为基期）[img=481x322]17affc85c4cc829.png[/img]是否存在自相关? 如果存在,请用[tex=0.571x1.0]QDHYLzpRIwhOrWBqGonCgg==[/tex] 的估计值估计自相关系数 [tex=0.571x1.0]wZfDAQ5tsV00QsfoitgWPw==[/tex] 。
- 什么是时间序列的自相关?如何进行自相关回归预测?
内容
- 0
线性离散系统的状态方程是 A: 一阶微分方程 B: 一阶差分变换 C: 一阶递推方程 D: n阶差分方程
- 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（ ）。
- 2
如果两个变量间具有完全相关关系,则相关系数r=1。()
- 3
完全相关关系即为（ _________ ）关系，其相关系数r= （_______ ）。
- 4
从相关关系中自变量的性质分类，相关回归分析可分为（） A: 一元相关回归分析； B: 多元相关回归分析； C: 自相关回归分析； D: 直线回归分析； E: 曲线相关回归分析；