单选题时间序列分析显示在过去的10年里,销售稳定地增长。这是以下哪项的例子()。A周期性规律B无规则C季节性规律D趋势线

单选题
时间序列分析显示在过去的10年里,销售稳定地增长。这是以下哪项的例子()。
A

周期性规律

B

无规则

C

季节性规律

D

趋势线


参考解析

解析: 一个显示稳定增长或下降规律的时间序列分析是趋势线的例子。

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时间序列中,观测值具有以下哪些特征()A、趋势性B、随机性C、季节性D、周期性

某公司希望根据其销售预测情况编制生产计划和原材料采购计划,公司可以用过去四年中每季度的销售数据来分析确定是否趋势、季节性趋势和周期性态势,公司应用以下哪种量化技术来更好地理解过去的销售情况,从而对未来的销售情况做出预测()A、德尔菲技术B、多元回归C、简单回归D、时间序列

时间序列分析显示在过去的10年里,销售稳定地增长。这是以下哪项的例子()。A、周期性规律B、无规则C、季节性规律D、趋势线

一个业务收入的时间序列分析显示每到夏季销售下降,而冬季其间销售达到顶峰。这个结果是()。A、季节性波动B、向下的趋势C、向上的趋势D、周期性波动

在一个时间序列分析中,每年最后一个季度销售收入显示为一个尖峰。这种规律是以下哪项的例子()。A、趋势线B、无规则C、周期性规律D、季节性规律

一个时间序列分析显示销售一直是增长,但是去年又一个较大的下滑。分析师相信这是一个很大的区域性火灾对业务的影响。这个例子是()。A、无规则B、周期性规律C、趋势线D、季节性规律

时间序列数据的四个成分是长期趋势、周期、季节性和无规则变化。数据中的季节性可以被以下哪项所消除()A、 用季节性因子乘以数据B、 忽略它C、 对四个时间段进行加权平均D、 从数据中减去季节性因子

非随机性时间序列不包括()。A、平稳性时间序列B、趋势性时间序列C、季节性时间序列D、周期性时间序列

不属于时间-序列分析方法的是()。A、趋势分析法B、周期性分析法C、季节性模式分析法D、因果分析法

时间序列分析法的特点之一是()。A、时间序列数据存在着规律性B、时间序列数据存在不规律性C、时间序列数据存在着一定的趋势D、时间序列数据不存在一定的趋势

从数学分析角度,时间序列长期趋势发展的规律性增长线的判断依据是()。A、最小二乘法B、散点图C、时间序列的差分变化D、函数表达式

卷烟需求特性包括()A、趋势性B、周期性C、季节性D、规律性

时间序列的四个构成是()A、 趋势、周期、季节性和无规则B、 开端、周期、季节性和无规则C、 开端、周期、季节性和重复D、 趋势、周期、季节性和重复

一个企业销售的时间序列分析显示,每到夏天销售就下降,而在冬天销售达到最高。这个结果是()。A、向下的趋势B、向上的趋势C、经济性波动D、季节性波动

时间序列分析显示一个公司的销售额在衰退期明显降低,在扩张期明显增长。这是哪种规律的例子()。A、周期性规律B、趋势线C、无规则D、季节性规律

时间序列数据的变动规律有()A、随机变动B、长期变动趋势C、季节性变动D、循环变动E、不规则变动

单选题一个企业销售的时间序列分析显示,每到夏天销售就下降,而在冬天销售达到最高。这个结果是()。A向下的趋势B向上的趋势C经济性波动D季节性波动

单选题时间序列分析显示一个公司的销售额在衰退期明显降低,在扩张期明显增长。这是哪种规律的例子()。A周期性规律B趋势线C无规则D季节性规律

单选题非随机性时间序列不包括()。A平稳性时间序列B趋势性时间序列C季节性时间序列D周期性时间序列

单选题一个时间序列分析显示销售一直是增长,但是去年又一个较大的下滑。分析师相信这是一个很大的区域性火灾对业务的影响。这个例子是()。A无规则B周期性规律C趋势线D季节性规律

单选题一个业务收入的时间序列分析显示每到夏季销售下降,而冬季其间销售达到顶峰。这个结果是()。A季节性波动B向下的趋势C向上的趋势D周期性波动

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单选题某公司希望根据其销售预测情况编制生产计划和原材料采购计划。公司可以应用过去4年中每个季度的销售数据来分析确定是否存在趋势、季节性态势或周期性态势。公司应该应用以下哪种量化技术来更好地理解以往的销售情况,从而对未来销售情况进行月度预测:()A德尔菲预测法B多元回归C简单回归D时间序列分析

单选题时间序列数据的四个成分是长期趋势、周期、季节性和无规则变化。数据中的季节性可以被以下哪项所消除()A 用季节性因子乘以数据B 忽略它C 对四个时间段进行加权平均D 从数据中减去季节性因子

单选题不属于时间-序列分析方法的是()。A趋势分析法B周期性分析法C季节性模式分析法D因果分析法

单选题某公司希望根据其销售预测情况编制生产计划和原材料采购计划,公司可以用过去四年中每季度的销售数据来分析确定是否趋势、季节性趋势和周期性态势,公司应用以下哪种量化技术来更好地理解过去的销售情况,从而对未来的销售情况做出预测()A德尔菲技术B多元回归C简单回归D时间序列