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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当发展趋势呈下列哪种样式时,移动平均数与跨越期取值大小关系不大?()
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分析长期趋势时,当现象发展呈周期性规律时,移动平均的时间长度应与现象的周期长度相同
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采用移动平均法分析长期趋势时,一般情况下,移动的时间越短,所得趋势性越明显
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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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只有当时间序列没有明显的()时,用简单平均法进行季节因素分析才比较适宜。
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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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运用()所求得的移动平均值,存在着滞后偏差,特别是在时间序列资料呈现出线性变化时,移动平均值总是落后于实际数据的变化。
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在采用倾向线逐步修正的方法时,如果时间序列数据的倾向线呈非线性,则应该用()
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一次移动平均法适用于预测目标时间序列数据的变动基本呈()趋势的变化。
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市场预测的移动平均法与指数平滑法适宜于数据为短期的时间序列,趋势方程法则适宜数据为较长期的时间序列。
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当时间序列各数据之间差别较大且有明显趋势变化时,应用移动平均法进行预测应采用下列哪种移动平均法比较恰当。()
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对月度数据序列,用移动平均法测定其长期趋势值时,可采用四项或八项移动平均。
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利用移动平均法测定长期趋势时,一般来说,移动平均的项数越多,移动平均数的跨越时间就越(),所揭示的长期趋势也就越()。
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当采用简单等移动平均法预测时,取平均值的数据越多,则对实际变化的响应就越灵敏。()
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在采用倾向线逐步修正的方法时,如果时间序列数据的倾向线呈非线性,则应该用()法。
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一次移动平均法适用于预测目标时间序列数据的变动基本呈( )趋势的变化。
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用移动平均法分析企业季度销售额时间序列的长期趋势时,一般应取4项进行移动平均。()此题为判断题(对,错)。
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当股价具有明显趋势时,使用移动平均线研判行情的准确性较高。()此题为判断题(对,错)。
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最常见的时间数列预测方法有()。 Ⅰ 趋势外推法Ⅱ 移动平均预测法 Ⅲ 加权平均预测法Ⅳ 指数平滑法A
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当成绩分数不是正态分布而有较大偏斜时,最适合采用的平均量数(集中趋势测量)是中数,即图形上把面积分为两半的那个分数。平均数因为会受到极端值的影响,并不适合在此种情形下表示数据序列的集中程度。
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在移动平均模型中,时间序列的值时当前()和先前的q个白噪声项的线性组合
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◑当数据按照时间呈递增或递减时,应采取下列()中的平均预测法◑A. 简单算术平均法◑B. 加权算术平均法◑C. 增长量平均法◑D. 发展速度平均法
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对于时间序列数据,最适合描述其变化趋势的图形是()
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