第七章单元测试
- 无法利用建立的时间序列模型对时间序列的未来取值进行预测。（ ）
最小均方预测误差与预测步长有关，而和预测的时间原点无关。（ ）
- 建立平稳时间序列模型从观察到的有限长度的平稳序列样本出发，通过模型的识别、模型的定阶、模型的参数估计、适应性检验等步骤建立起适合序列的ARMA模型。（ ）
时间序列是基于以前的观察数据而不是当前的观察数据,不像分类或回归那样数据与数据之间关联性不高。（ ）
- 在新的信息量很大时，不重新拟合模型，只是将新的信息加入以修正预测值，提高预测精度。（ ）
- 修正预测就是研究如何利用新的信息去获得精度更高的预测值。（ ）
- 新的信息量比较大时，把新信息加入到旧的信息中，重新拟合模型。（ ）
对AR(p)而言，随着向前预测步数的增大，预测误差不变。（ ）
- AR（p）模型通常只适合做短期预测。（ ）
线性最小均方误差预测是无偏的预测。（ ）
A:对 B:错
答案:错
A:对 B:错
A:错 B:对
A:错 B:对
A:对 B:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:错 B:对
A:对 B:错
A:对 B:错
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