12、如果在一个时间序列滞后项设定正确的条件下，ADF检验统计量Z（t)为 -3.588 ＜ -3.542，其中-3.542是在该自由度下对应的1%显著性水平下的临界值，那么可以认为在1%的水平上拒绝存在单位根的原假设，该序列平稳。
12、如果在一个时间序列滞后项设定正确的条件下，ADF检验统计量Z（t)为 -3.588 ＜ -3.542，其中-3.542是在该自由度下对应的1%显著性水平下的临界值，那么可以认为在1%的水平上拒绝存在单位根的原假设，该序列平稳。
参考答案和解析
时间序列的构成要素：趋势，季节性，周期性，随机性
相关考题：
根据样本观测值和估计值计算t统计量，其值为t=50.945，根据显著性水平（）与自由度，由t分布表查得t分布的右侧临界值为2.365，所以（ ）。 05.0=aA．拒绝原假设，接受备择假设B．拒绝备择假设，接受原假设C．表明在95%的置信概率下，不是由=0这样的总体产生的 1?β1βD．在95%的置信概率下，人均可支配收入对人均消费性支出的影响是显著的
根据样本观测值和估计值计算t统计量，其值为t=12.660，根据显著性水平(a=0.05)与自由度，由t分布表查得分布的右侧临界值为2.571，所以( )。A．拒绝原假设，接受备择假设B．拒绝备择假设，接受原假设C．表明在95%的置信概率下，不是由β1=0这样的总体产生的D．在95%的置信概率下，该企业的产量对利润的影响是显著的
根据样本观测值和估计值计算t统计量，其值为t=50.945，根据显著性水平(α=0.05)与自由度，由t分布表查得t分布的右侧临界值为2.365，所以( )。A．拒绝原假设，接受备择假设B．拒绝备择假设，接受原假设C．表明在95%的置信概率下，不是由β1=0这样的总体产生的D．在95%的置信概率下，人均可支配收入对人均消费性支出的影响是显著的
以0.05的显著性水平做总体均值的左侧检验,查t分布表得到的临界值为 1.74,则拒绝原假设的规则是()。 A.检验统计量大于1.74B.检验统计量小于于 1.74C.检验统计量大于- 1.74D.检验统计量小于- 1.74
假设检验的具体步骤包括（ ）。Ⅰ根据实际问题的要求，提出原假设及备择假设Ⅱ确定检验统计量，并找出在假设成立条件下，该统计量所服从的概率分布Ⅲ根据所要求的显著性水平和所选取的统计量，查概率分布临界值表，确定临界值与否定域Ⅳ判断计算出的统计量的值是否落入否定域，如落人否定域，则拒绝原假设；否则接受原假设A、Ⅰ、Ⅱ、ⅢB、Ⅰ、Ⅱ、ⅣC、Ⅰ、Ⅲ、ⅣD、Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
根据样本观测值和估计值计算回归系数β2的t统计量，其值为t=8．925，根据显著性水平(α=0．05)与自由度，由t分布表查得t分布的右侧临界值为2．431，因此，可以得出的结论有( )。A.接受原假设，拒绝备择假设B.拒绝原假设，接受备择假设C.D.在95％的置信水平下，居住面积对居民家庭电力消耗量的影响是显著的
再分别对X和Y序列作1阶差分得△x和△y序列，对其进行平稳性检验，检验结果如表3-5和表3-6所示，从中可以看出（ ）。A.1阶差分后的x和y序列在10%的显著性水平均为平稳性时间序列B.x和y序列均为1阶单整序列C.1阶差分后的x和y序列在1%的显著性水平均为平稳性时间序列D.x和y序列均为0阶单整序列
在给定的显著性水平之下，进行假设检验，确定拒绝域的依据是（）A、原假设为真的条件下检验统计量的概率分布B、备择假设为真的条件下检验统计量的概率分布C、观测变量的总体概率分布D、观测变量的样本分布
设总体为正态总体，总体方差未知，在小样本条件下，对总体均值进行如下的假设检验H0：μ=μ0，（μ0为已知数）；Hl：μ≠μ0，α=0.1。则下列说法正确的有（）。A、（-∞，-z0.10）和（z0.10，+∞）为原假设的拒绝区域B、（-∞，-z0.05）和（z0.05，+∞）为原假设的拒绝区域C、（-∞，-t0.10）和（t0.10，+∞）为原假设的拒绝区域D、（-∞，-t0.05）和（t0.05，+∞）为原假设的拒绝区域E、若检验统计量的绝对值越大，则原假设越容易被拒绝
考虑对正态总体的均值进行双侧假设检验，如果在显著性水平α1=0.05下接受原假设H0：μ=μ0，则在显著性水平α2=0.01下（）A、必然拒绝H0B、必然接受H0C、接受H0的概率为0.01D、拒绝H0的概率为0.05
在5%的显著性水平下，如果某假设被拒绝，则它（）。A、在1%的显著性水平下也会被拒绝B、在1%的显著性水平下会被接受C、在1%的显著性水平下不能被检验D、在1%的显著性水平下可能被拒绝，可能被接受
在给定的显著性水平下，进行假设检验，确定拒绝域的依据是（）。A、原假设为真的条件下检验统计量的概率分布B、备择假设为真的条件下检验统计量的概率分布C、原假设为真的条件下总体参数的概率分布D、备择假设为真的条件下总体参数的概率分布
t检验时，若给定显著性水平α，双侧检验的临界值为ta/2：（n-2），则当|t|≥ta/2（n-2）时（）。A、接受原假设，认为β1显著不为零B、拒绝原假设，认为β1显著不为零C、接受原假设，认为β1显著为零D、拒绝原假设，认为β1显著为零
单选题在给定的显著性水平之下，进行假设检验，确定拒绝域的依据是（）A原假设为真的条件下检验统计量的概率分布B备择假设为真的条件下检验统计量的概率分布C观测变量的总体概率分布D观测变量的样本分布
单选题在给定的显著性水平下，进行假设检验，确定拒绝域的依据是（）。A原假设为真的条件下检验统计量的概率分布B备择假设为真的条件下检验统计量的概率分布C原假设为真的条件下总体参数的概率分布D备择假设为真的条件下总体参数的概率分布
单选题假设检验的具体步骤包括（ ）。Ⅰ．根据实际问题的要求，提出原假设及备择假设Ⅱ．确定检验统计量，并找出在假设成立条件下，该统计量所服从的概率分布Ⅲ．根据所要求的显著性水平和所选取的统计量，查概率分布临界值表，确定临界值与否定域Ⅳ．判断计算出的统计量的值是否落入否定域，如落入否定域，则拒绝原假设；否则接受原假设AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅠ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
单选题t检验时，若给定显著性水平α，双侧检验的临界值为ta/2：（n-2），则当|t|≥ta/2（n-2）时（）。A接受原假设，认为β1显著不为零B拒绝原假设，认为β1显著不为零C接受原假设，认为β1显著为零D拒绝原假设，认为β1显著为零
单选题t检验时，若给定显著性水平α，双侧检验的临界值为tα/2（n－2），则当|t|＞tα/2（n－2）时（ ）。A接受原假设，认为β显著不为0B拒绝原假设，认为β显著不为0C接受原假设，认为β显著为0D拒绝原假设，认为β显著为0
多选题根据样本观测值和估计值计算回归系数β2的t统计量，其值为t＝8.925，根据显著性水平（α＝0.05）与自由度，由t分布表查得t分布的右侧临界值为2.431，因此，可以得出的结论有（ ）。A接受原假设，拒绝备择假设B拒绝原假设，接受备择假设C在95%的置信水平下，β(∧)2是由β2＝0这样的总体产生的D在95%的置信水平下，居住面积对居民家庭电力消耗量的影响是显著的
单选题t检验时，若给定显著性水平α，双侧检验的临界值为ta/2（n－2），则当|t|＞ta/2（n－2）时，（ ）。A接受原假设，认为β显著不为0B拒绝原假设，认为β显著不为0C接受原假设，认为β显著为0D拒绝原假设，认为β显著为0