线性趋势
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直线趋势延伸法与平滑技术两种线性预测模型中的时间变量的取值不同。直线趋势延伸法中时间变量取值决定于未来时间在时间序列中的时序;平滑技术模型中的时间变量的取值决定于未来时间相距建模时点的()
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根据方精云相关研究,森林凋落物生成量随着纬度的增加而呈线性减少趋势。
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线性预测模型的截距,是预测趋势线的()。
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某地区2007~2010年各季度的LED电视机销售量数据如下表所示(单位:千台): https://assets.asklib.com/images/image2/201708141026373702.jpg 要求: 用移动平均趋势剔除法计算的季节指数调整原时间序列,对调整后的序列用最小二乘法拟合线性趋势方程。
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许多变量的变化趋势呈现出非线性特征,这些变化趋势常常表现为()
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21世纪科技发展的趋势之一是()向微观世界深入发展向非平衡、非线性、复杂系统等研究领域发展、向宏观整体研究发展
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遇到时间序列大多数数据点变化呈现线性趋势时.应用趋势外推法方便直观。但如有个别数据点异常,趋势外推法就不适用了,这是趋势外推法的最大缺陷,也是不宜推广使用的重要原因之一。你认为这种观点成立吗?
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通过一段时间的学习,大家都认为线性趋势外推法是最简单的一种外推法。可以用这种方法来研究随时间按浮动增长率变化的税收现象。你认为这样可行吗?
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如果预测对象的变动趋势是非线性的,则应在求()的基础上建立非线性预测模型。
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在城市化预测方法的时间趋势外推法中,根据实际增长曲线的不同,所采用的回归公式有线性回归法、指数回归法、对数回归法和生长曲线法等,其回归公式Y=a+blgt表示()。
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用Excel软件绘制单沙—断沙关系图,在出现的散点图用鼠标右键点击数据点,出现选项附加视窗;选择;添加趋势线;项,出现添加趋势线附加视窗;打开类型卡选择;线性;项,即拟合出();打开选项卡,选择;显示公式;和;显示R2值;项,确定之,图表中即出现公式和R2值。
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线性回归预测是假设今后的发展趋势与过去的发展趋势相一致,利用线性回归方程对未来发展状况进行预测。()
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当时间序列各数据呈线性趋势变化时,最适宜的移动平均法是:()
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某地区2007~2010年各季度的LED电视机销售量数据如下表所示(单位:千台): https://assets.asklib.com/images/image2/201708141026373702.jpg 要求: 根据季节指数和线性趋势方程,预测2011年各月及全年的销售量。
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预测对象的时间序列资料逐期增减量大体相等时,长期趋势即基本呈现线性趋势,这种情况下选用哪一种趋势延伸法进行预测比较合适?
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根据下图中的时间序列数据,若采用线性趋势预测模型预测第19个月的销量数据,可以在单元格B19中输入公式( )。http://image.zhihuishu.com/zhs/onlineexam/ueditor/201808/62fa6714af0347cc8d70fad0e513d30d.png
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根据方精云相关研究,森林凋落物生成量随着纬度的增加而呈线性减少趋势。 ()
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线性趋势方程y=a+bx中的参数b是表示( )。
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含有线性趋势的时间序列是( )A平稳时间序列 B 非平稳时间序列 C 差分平稳序列 D 差分非平稳序列? A|B|C|D
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对于非平稳时间序列进行差分,说法正确的是() A 过度差分会使得样本容量减少 B 过度差分会使方差变大 C 序列蕴含着非线性趋势时,通常1阶差分就可以提取出曲线趋势的影响 D 随机游走序列的差分是非平稳序列
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1、如果散点图不存在直线趋势,也不能说明两变量一定不相关,只能说是直线相关关系不显著,也可能存在某种非线性相关,要根据图形和后续的假设检验具体分析。
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以下两个阐述中正确的有:阐述一:在长条图中,行为的变动性可以通过长条图从左到右的变化来体现的。阐述二:和长条图一样,线性图也可以体现资料的中心趋势(中位数和平均数)()
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名词解释:线性时间趋势模型
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(i)在方程(11.27)中添加一个线性时间趋势。在一阶差分方程中,时间趋势是必要的吗?(ii)从式(11.2
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- 我们并不苛求完美无缺的改革。认同次优思维,即使存在很多缺陷和不完美的地方.但比过去有所进步就值得赞赏—次优思维是一种务实的思维,但这样一种思维正被官场某些贪得无厌之流滥用,成为遮掩其惊人贫欲的遮羞布。某些地区的车改就是这样,他们利用公众对财政用度的不知情,反正过去的集体之恶也无法追究,于是尽可能去丑化过去,把过去的情况说得很糟,从而论证如何并不算太坏,甚至可以算得上可以接受的次优。他们所做的不是论证改革本身的正当,而是在顾头不顾腚地丑化过去中为自己辩护。无论车补如何的过分,但比过去还是有节约啊,“次优思维”就是这样被滥用。 对这段文字的主旨概括最准确的一项是()