单选题对于曲线趋势方程中参数K、a、b的求解,可用的方法多样,其中常用的方法之一是:首先将时间数列等分为三部分,使每部分有n个时期,根据每部分趋势值的总和与观察值的总和相等建立三元联立方程式,求解三个参数K、a、b。这种方法称为()A最小二乘法B三和法C方程法

单选题
对于曲线趋势方程中参数K、a、b的求解,可用的方法多样,其中常用的方法之一是:首先将时间数列等分为三部分,使每部分有n个时期,根据每部分趋势值的总和与观察值的总和相等建立三元联立方程式,求解三个参数K、a、b。这种方法称为()
A

最小二乘法

B

三和法

C

方程法


参考解析

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在直线方程式的参数的表达式中,n是( )。A.时间变量t的最大一个数值B. 时间数列资料的项数C.最小平方常数D.直线方程式的初始值

若时间数列的环比增长速度大体相等,宜拟合( )。A.线性趋势方程B.Gompertz曲线趋势方程C.指数曲线趋势方程D.二次曲线趋势方程

若时间数列的逐期增长量大体相等,则宜拟合( )。 A. 直线趋势方程B. 曲线趋势方程C. 指数趋势方程D. 二次曲线趋势方程

用最小平方法求解回归方程中两个参数a、b的值,正确的公式是( )。A.B.C.D.

已知时间数列各期观测值依次为100,140,178,219,260,299,对这一时间数列进行预测适合的方程是( )。A.线性趋势方程B.指数曲线趋势方程C.二次曲线趋势方程D.Gompertz曲线趋势方程

利用时间数列进行预测的方法中,趋势外推法预测过程的主要步骤包括()。A:计算估计标准误差B:对模型进行检验C:求解模型参数D:选择趋势模型

在直线趋势方程Tt =α+ bt中,各个符号的意义为( )。A.Tt表示时间数列的长期趋势B.a值等于原时间数列的最末水平C.b为趋势直线的斜率D.a,b为待定参数E.t表示时间数列中指标所属的时间

在直线趋势方程Tt=a+bt中,各个符号的意义包括()。A.Tt表示时间数列的长期趋势B.a值等于原时间数列的最末水平C.b为趋势直线的斜率D.b是每增加一个单位时间,现象平均增加的值E.t表示时间数列中指标所属的时间

先将总体的观察单位按某--N序号分成n个部分,再从第一部分随机抽取第k号观察单位,依次用相等间距,从每一部分各抽取一个观察单位组成样本的抽样方法是( )。A整群抽样B分层抽样C系统抽样D单纯随机抽样

参数化设计方法有很多种,其中最主要的有哪几项:()。A、基本途径B、几何途径C、代数途径D、人工智能途径E、求解方程

若动态数列的二级增长量大体相等,宜拟合()。A、直线趋势方程B、曲线趋势方程C、指数趋势方程D、二次曲线方程

在直线趋势方程Tt=a+bt中,各个符号的意义包括()A、Tt表示时间数列的长期趋势B、a值等于原时间数列的最末水平C、b为趋势直线的斜率D、b是每增加一个单位时间,现象平均增加的值E、t表示时间数列中指标所属的时间

若时间数列的环比增长速度大体相等,宜拟合()。A、直线趋势方程B、Gompertz曲线方程C、指数趋势方程D、二次曲线方程

若动态数列的逐期增长量大体相等,宜拟合()。A、直线趋势方程B、曲线趋势方程C、指数趋势方程D、二次曲线方程

如果动态数列逐期增长量相对稳定,测定长期趋势应采用()A、抛物线方程B、指数曲线方程C、直线趋势方程D、对数曲线方程

时间数列变动的趋势有直线趋势和曲线趋势。在建立模型之前,先要确定现象变动的形态。判定趋势变动形态的方法常用的有两种,即()和()。

如果时间数列各逐期增减量的环比值大致相等,则根据该现象的发展趋势特征,可拟合()A、修正的指数曲线方程B、指数曲线方程C、二次曲线方程

若时间数列的逐期增长量大体相等,宜拟合()。A、直线趋势方程B、曲线趋势方程C、指数趋势方程D、二次曲线方程

下列关于潮汐河流一维水质预测模式的表述错误的是()。A、在潮汐河流中,最常用的是一维的水质方程B、潮平均的浓度值也是描述水质状况的一个重要参数C、一维水质预测模式采用有限元法、差分法等数值求解方法D、在一维潮平均的水质方程中t表示潮汐周期时间

当时间序列的一阶差分为常数时,可用()拟合趋势延伸法预测模型。A、直线方程法B、二次曲线法C、三次曲线法D、指数曲线

多选题在直线趋势方程Tt=a+bt中,各个符号的意义包括( )。ATt表示时间数列的长期趋势Ba值等于原时间数列的最末水平Cb为待定参数Da为待定参数Et表示时间数列中指标所属的时间

单选题当时间序列的一阶差分为常数时,可用()拟合趋势延伸法预测模型。A直线方程法B二次曲线法C三次曲线法D指数曲线

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多选题利用移动平均法分析长期趋势时,该方法( )。A计算简便B充分利用了时间数列的全部数据信息C没有充分利用时间数列的全部数据信息D对参与运算的N个数据采用等权的方法处理E对时间数列由近及远采用逐步衰减的加权方法处理

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