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[主观题]

下列时间序列模型中,哪一个模型可以较好地拟合波动性的分析和预测。A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.

下列时间序列模型中,哪一个模型可以较好地拟合波动性的分析和预测。

A.AR模型

B.MA模型

C.ARMA模型

D.GARCH模型

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第1题

下列时间序列模型中,哪一个模型可以较好地拟合波动性的分析和预测?()

A.AR模型

B.GARCH模型

C.MA模型

D.ARMA模型

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第2题

下列哪一个较好地描述了Internet()

A.一个协议

B.一个有许多个网组成的网络

C.OSI模型的下三层

D.TCP/IP协议栈

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第3题

ARIMA模型常应用在下列()模型中

A.一元线性回归模型

B.多元线性回归模型

C.非平稳时间序列模型

D.平稳时间序列模型

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第4题

在Windows中,当程序因某种原因陷入死循环,下列哪一个方法能较好地结束该程序 ()A.按CTL+ALT+DE

在Windows中,当程序因某种原因陷入死循环,下列哪一个方法能较好地结束该程序 ()

A.按CTL+ALT+DEL键,然后选择结束任务结束该程序的运行

B.按CTRL+DEL键,选择结束任务结束该程序的运行

C.按CTRL+SHIFT+DEL键,然后选择结束任务结束该程序的运行

D.直接按RESET计算机结束该程序的运行

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第5题

在Windows95中,当程序因某种原因陷入死循环,下列哪一个方法能较好地结束该程序()A、按[Ctrl]+

在Windows95中,当程序因某种原因陷入死循环,下列哪一个方法能较好地结束该程序()

A、按[Ctrl]+[Alt][Del]键,然后选择"结束任务"结束该程序的运行

B、按[Ctrl][Del]键,然后选择"结束任务"结束该程序的运行

C、按[Alt][Del]键,然后选择"结束任务"结束该程序的运行

D、直接Reset计算机,结束该程序的运行

E、直接关机

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第6题

表6-3给出了各种支出、总支出、收入、家长年龄和子女数的变量定义,样本取自1980~1982年间英国家
庭支出调查中1519个家庭。实际数据集可在本书网站上找到。数据只包括住在伦敦市区和市郊有1~2个子女的家庭。样本不包括自我扁仰和退休家庭。

表6-3给出了各种支出、总支出、收入、家长年龄和子女数的变量定义,样本取自1980~1982年间英国

a.利用食物支出与总支出数据,判断教材表6-6中概括的樸型中的哪一个能够较好地拟合这些数据?

b.基于(a)中得到的回归结果,哪个模型看来在这里比较适当?

注:保留这些数据,以便在下一章讨论多元回归时进一步分析使用。

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第7题

ARIMA模型不常应用在()模型中。

A.一元线性回归模型

B.多元线性回归模型

C.非平稳时间序列模型

D.平稳时间序列模型

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第8题

ARIMA模型常应用在平稳时间序列模型中。()
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第9题

下列哪种方法适合与大城市近郊的小城镇人口规模预测?()

A.增长率法

B.回归模型

C.类比法

D.时间序列模型

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第10题

关于Python的Pandas模块和StatsModels模块,下述说法中,不正确的是哪个?()

A.Pandas模块提供了适合统计分析的两种数据结构,即数据框和时间序列。

B.Pandas模块是以Matplotlib模块作为基础的。

C.在StatsModels模块里,可以使用数据框和模型公式来实现线性回归。

D.在StatsModels模块里,还能实现方差分析和时间序列模型的分析。

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