计量地理学第六章测试_智慧树知到答案2021年

第六章 时间序列分析：时间序列分析6.1时间序列与随机过程:时间序列与随机过程
6.2时间序列的构成与判别:时间序列的构成与判别
6.3时间序列的预测方法:时间序列的预测方法

[多选题]关于时间序列的趋势拟合法说法正确的有
趋势拟合法就是把时间作为自变量，相应的序列观测值作为因变量，建立序列值随时间变化的回归模型
在趋势拟合中的t表示时序，可以从零开始取值，也可以从1开始取值。尽管在一些模型中，比如线性模型可以直接用年份为自变量，也可以用时序为自变量，但是在另一些模型中如指数模型、Logistic模型则不宜直接用年份为自变量
在进行趋势拟合时，我们希望误差项是一个白噪声序列，也就是不含什么信息的序列，从统计学的角度看，就是这个序列的均值为零，或者接近于零，它的方差为一个常数
在进行趋势拟合时，假定序列中不存在周期项，即xt等于趋势值Tt加上残差项Rt
趋势项序列Tt可能是线性特征的或者呈非线性特征，因此，趋势拟合法又有线性拟合和非线性拟合之分，对应假设Tt为关于t的线性函数和非线性函数形式
答案：趋势拟合法就是把时间作为自变量，相应的序列观测值作为因变量，建立序列值随时间变化的回归模型
在进行趋势拟合时，假定序列中不存在周期项，即xt等于趋势值Tt加上残差项Rt
在进行趋势拟合时，我们希望误差项是一个白噪声序列，也就是不含什么信息的序列，从统计学的角度看，就是这个序列的均值为零，或者接近于零，它的方差为一个常数
趋势项序列Tt可能是线性特征的或者呈非线性特征，因此，趋势拟合法又有线性拟合和非线性拟合之分，对应假设Tt为关于t的线性函数和非线性函数形式
在趋势拟合中的t表示时序，可以从零开始取值，也可以从1开始取值。尽管在一些模型中，比如线性模型可以直接用年份为自变量，也可以用时序为自变量，但是在另一些模型中如指数模型、Logistic模型则不宜直接用年份为自变量
[判断题]时间序列的预测是指将预测目标的历史数据按照时间的顺序排列成为时间序列，然后分析它随时间的变化趋势，并建立数学模型进行外推的定量化预测方法。
错
对[判断题]对时间序列的周期性、趋势性以及随机性的识别，可结合自相关系数和Q统计量及其显著性水平P来判断。
错
对[判断题]建立自回归模型的主要任务是得到自回归系数的估计值，从而得到自回归预测模型，但首先需要判断t时刻的实际观测值和过去的“几”个时刻的实际观测值有关系。
对
错[多选题]关于时间序列的变化特征说法正确的有：
不规则变动特征是指某些无法预测的事件所引起的变动，如自然灾害、战争等，导致时间序列成为不规则序列。
长期趋势特征序列是某种现象在较长时期内具有上升、下降或保持水平的主要趋势。
循环序列是以循环变动特征为主的时间序列，研究对象呈现出周期性盛衰起伏，时间序列的周期长度不固定，一般在一年以上，本质上都是一种周期性变动。
季节序列特征是季节性规律作用的结果，具有一定的周期性，一般以月或者季为单位。