ARMA([img=25x18]180364b7d04e93c.png[/img])模型识别主要使用的工具是（ ）
未知类型：{'options': ['自相关函数', '偏自相关函数', 'ADF检验', 'DF检验', '180364b7d8a164a.png检验'], 'type': 102}
未知类型：{'options': ['自相关函数', '偏自相关函数', 'ADF检验', 'DF检验', '180364b7d8a164a.png检验'], 'type': 102}
举一反三
- ARMA([img=25x18]180364b7d04e93c.png[/img])模型识别主要使用的工具是（ ） A: 自相关函数 B: 偏自相关函数 C: ADF检验 D: DF检验 E: [img=32x19]180364b7d8a164a.png[/img]检验
- 随机时间序列模型的识别主要使用的工具是()。 A: 自相关系数 B: DF检验 C: ADF检验 D: 偏自相关系数 E: 单位根检验
- 检验序列平稳性的方法有()。 A: 散点图 B: 自相关函数检验 C: DF检验 D: ADF检验
- 假设DF检验使用的模型为[img=212x23]17de7f6fc1f0dd0.png[/img]，其中[img=13x17]17de7f6fcd2e85e.png[/img]为白噪声序列。在DF检验的基础上，ADF检验又做了进一步拓展，即在DF检验模型的基础上进一步添加了（），因此也被称为拓展（或称増广）的DF检验 未知类型：{'options': ['17de7f6fd7a0400.png的滞后项', '17de7f6fe3c539e.png的滞后项', '', ''], 'type': 102}
- 识别ARMA模型的核心工具是（）。 A: 互相关函数 B: 自相关函数 C: 功率谱密度函数 D: 偏自相关函数