若零均值平稳序列，其样本ACF和样本PACF都呈现拖尾性，则对该可能建立（ ）模型。
A: MA（2）
B: ARMA（1,1）
C: AR（2）
D: MA（1）
A: MA（2）
B: ARMA（1,1）
C: AR（2）
D: MA（1）
B
举一反三
- 若零均值平稳序列{xt}，其样本ACF和PACF都呈现拖尾性，则对{xt}可能建立( )。 A: AR(1) B: MA(1) C: MA(2) D: ARMA(1,1)
- 若零均值平稳序列[img=33x24]17d6241df0b8e2d.png[/img]，其样本ACF呈现拖尾性，其样本PACF呈现一阶截尾性，则可初步认为对[img=33x24]17d6241df0b8e2d.png[/img]应该建立的模型为（ ）。 A: MA(1) B: ARMA(1,1) C: ARIMA(0,1,0) D: AR(1)
- 若零均值平稳序列<img src="https://image.zhihuishu.com/zhs/doctrans/docx2html/202105/402227eb70cb42569dbee9b695da8a4e.png" />，其样本ACF呈现拖尾性，其样本PACF呈现一阶截尾性，则可初步认为对<img src="https://image.zhihuishu.com/zhs/doctrans/docx2html/202105/402227eb70cb42569dbee9b695da8a4e.png" />应该建立的模型为（ ）。 A: MA(1) B: ARMA(1,1) C: ARIMA(0,1,0) D: AR(1)
- 若零均值平稳序列[img=48x24]17d6241fd7ffa6a.png[/img]，其样本ACF呈现二阶截尾性，其样本PACF呈现拖尾性，则可初步认为对[img=33x24]17d6241df0b8e2d.png[/img]应该建立（ ）模型。 A: MA(2) B: ARI(2,1) C: ARIMA(2,1,2) D: IMA(1,2)
- 若零均值平稳序列<img src="https://image.zhihuishu.com/zhs/doctrans/docx2html/202105/15f41f9194874034864bfba5e458cf5f.png" />，其样本ACF呈现二阶截尾性，其样本PACF呈现拖尾性，则可初步认为对<img src="https://image.zhihuishu.com/zhs/doctrans/docx2html/202105/402227eb70cb42569dbee9b695da8a4e.png" />应该建立（ ）模型。 A: MA(2) B: ARI(2,1) C: ARIMA(2,1,2) D: IMA(1,2)
内容
- 0
关于ARMA模型的识别，下列说法正确的有 A: ARMA(p,q)模型的特点是ACF在p阶截尾，PACF在q阶截尾 B: ARMA(p,q)模型的特点是ACF和PACF都拖尾 C: AR(p)模型的特点是ACF拖尾，PACF在p阶截尾 D: AR(p)模型的特点是ACF在p阶截尾，PACF拖尾
- 1
关于MA(2)下列说法正确的有()。 A: ACF图形2阶后等于0 B: ACF图形1阶后衰减 C: PACF图形拖尾 D: PACF图形1阶后等于0 E: PACF图形1阶后衰减
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ARlMA（（2，4），2，（1，4））该模型的ACF（ ）（选拖尾、截尾），pACF（ ）（选拖尾、截尾），其中AR中延迟（ ）阶和（ ）阶的参数有效，MA中延迟（ ）阶和（ ）阶的参数无效
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关于ARMA模型，错误的是（ ）。 A: ARMA模型的自相关系数偏相关系数都具有拖尾性 B: ARMA模型是一个可逆的模型 C: 一个自相关系数对应一个唯一可逆的MA模型 D: AR模型和MA模型都需要进行平稳性检验
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MA(q)模型的特点是ACF在q阶截尾，PACF 拖尾 A: 正确 B: 错误