ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括( )。 Ⅰ．移动平均过程 Ⅱ．自回归过程 Ⅲ．自回归移动平均过程Ⅳ．ARIMA过程A.Ⅰ、Ⅱ、ⅢB.Ⅰ、Ⅱ、ⅣC.Ⅰ、Ⅲ、ⅣD.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括( )。

Ⅰ．移动平均过程

Ⅱ．自回归过程

Ⅲ．自回归移动平均过程Ⅳ．ARIMA过程


A.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ
B.Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ
C.Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ
D.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

参考解析

解析：ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程。

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下列哪项不属于时间序列分析法()。 A.多重回归B.简单回归C.指数平滑法D.移动平均
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时间序列模型一般分为（ ）类型。A．自回归过程B．移动平均过程C．自回归移动平均过程D．单整自回归移动平均过程
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（）预测方法包括选择趋势模型、求解模型参数、对模型进行检验、计算估计标准误差等四个步骤。A:自回归预测法B:指数平滑法C:趋势外推法D:移动平均法
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()的预测过程包括选择趋势模型、求解模型参数、对模型进行检验、计算估计标准误差等四个步骤，A:指数平滑法B:自回归预测法C:移动平均法D:趋势外推法
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DW检验不适用一下列情况的序列相关检验（ ）。A.高阶线性自回归形式的序列相关B.一阶非线性自回归的序列相关C.移动平均形式的序列相关D.正的一阶线性自回归形式的序列相关E.负的一阶线性自回归形式的序列相关
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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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时间序列模型一般分为（ ）类型。Ⅰ.自回归过程Ⅱ.移动平均过程Ⅲ.方自回归移动平均过程Ⅳ.单整自回归移动平均过程A.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣC.Ⅰ.Ⅱ.ⅢD.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
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时间序列模型一般分为（　　）类型。 Ⅰ 自回归过程 Ⅱ 移动平均过程 Ⅲ 自回归移动平均过程 Ⅳ 单整自回归移动平均过程A.I、Ⅱ、ⅢB.I、Ⅱ、IIC.I、Ⅲ、ⅣD.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
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ARMA 模型是由因变量对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值回归得到，可细分为（）。A.移动平均模型B.平滑移动平均线模型C.自回归模型D.自回归移动平均
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下列关于回归分析预测法的分类，不正确的是（　）。A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型
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DW检验不适用一下列情况的序列相关检验（）。A、高阶线性自回归形式的序列相关B、一阶非线性自回归的序列相关C、移动平均形式的序列相关D、正的一阶线性自回归形式的序列相关E、负的一阶线性自回归形式的序列相关
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利用与环境因子相关联的生产力模型来估计现有的陆地生产力时，模型主要包括（）。A、经验回归模型和较为简单的机制性过程模型B、经验回归模型和较为复杂的机制性过程模型C、理论回归模型和较为简单的机制性过程模型D、理论回归模型和较为复杂的机制性过程模型
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平滑法包括（）。A、时间序列法B、回归预测法C、指数平滑法D、移动平均法
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通常的激励理论分类包括（）型激励理论。A、内容B、过程C、回归D、移动E、行为改造
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时间序列分析法一般采用（）。A、移动算术平均法B、指数法C、指数滑动平均法D、一元回归法E、多元回归法
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单选题利用与环境因子相关联的生产力模型来估计现有的陆地生产力时，模型主要包括（）。A经验回归模型和较为简单的机制性过程模型B经验回归模型和较为复杂的机制性过程模型C理论回归模型和较为简单的机制性过程模型D理论回归模型和较为复杂的机制性过程模型
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多选题平滑法包括（）。A时间序列法B回归预测法C指数平滑法D移动平均法
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多选题回归趋势模型包括（）A直线方程B指数曲线方程C二次曲线方程D简单移动平均E加权移动平均br /
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