识别ARMA模型的核心工具是（）。
A: 互相关函数
B: 自相关函数
C: 功率谱密度函数
D: 偏自相关函数
A: 互相关函数
B: 自相关函数
C: 功率谱密度函数
D: 偏自相关函数
举一反三
- 自相关函数有哪些性质（）。 A: 自相函数是偶函数 B: 自相函数是奇函数 C: 与信号的能谱密度函数或功率谱密度函数是傅里叶变换对的关系 D: 与信号的能谱密度函数或功率谱密度函数不是傅里叶变换对的关系
- 平稳随机过程的功率谱密度和自相关函数的关系是__________。 A: 互为反函数 B: 一对傅里叶变换 C: 功率谱密度是自相关函数的偏积分 D: 功率谱密度是自相关函数的偏微分
- 自相关函数是（），自功率谱密度函数是（）
- ARMA(p,q)模型的自相关函数和偏自相关函数均表现为拖尾（ ）
- ARMA([img=25x18]180364b7d04e93c.png[/img])模型识别主要使用的工具是（ ） 未知类型：{'options': ['自相关函数', '偏自相关函数', 'ADF检验', 'DF检验', '180364b7d8a164a.png检验'], 'type': 102}