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国家开放大学大数据分析与挖掘技术
一个时间序列如果能通过差分的方式平稳化，则可称其具有单位根。
【A.】√
【B.】×
白噪声序列不是平稳时间序列。
【A.】√
【B.】×
一个时间序列的自相关系数，其绝对值越接近于0，说明时间序列的自相关程度越高。
【A.】√
【B.】×
严平稳时间序列其特征即均值和协方差不随时间变化而变化。
【A.】√
【B.】×
如果时间序列的一阶矩、二阶矩存在，而且对任意时刻满足均值为常数，协方差为时间间隔的函数，则称该序列为严平稳时间序列。
【A.】√
【B.】×
单位根检验用于检验一个时间序列的平稳性。
【A.】√
【B.】×
当一个时间序列具有单位根时是非平稳的。
【A.】√
【B.】×
非平稳时间序列的特征表现为在整体上或局部上有明显的上升或下降的趋势。
【A.】√
【B.】×
一个时间序列的自相关系数，其绝对值越接近于1，说明时间序列的自相关程度越高。
【A.】√
【B.】×
白噪声序列是平稳时间序列。
【A.】√
【B.】×
平稳时间序列的特征表现为在整体上或局部上有明显的上升或下降的趋势。
【A.】√
【B.】×
序列均值或协方差与时间有关的序列为非平稳时间序列。
【A.】√
【B.】×
在一般情况下，非平稳的时间序列在经过一阶差分或二阶差分之后都可以平稳化。
【A.】√
【B.】×
对原始数据进行一次差分的过程称为一阶差分。
【A.】√
【B.】×
当一个时间序列具有单位根时是平稳的。
【A.】√
【B.】×
【A.】√
【B.】×
白噪声序列不是平稳时间序列。
【A.】√
【B.】×
一个时间序列的自相关系数，其绝对值越接近于0，说明时间序列的自相关程度越高。
【A.】√
【B.】×
严平稳时间序列其特征即均值和协方差不随时间变化而变化。
【A.】√
【B.】×
如果时间序列的一阶矩、二阶矩存在，而且对任意时刻满足均值为常数，协方差为时间间隔的函数，则称该序列为严平稳时间序列。
【A.】√
【B.】×
单位根检验用于检验一个时间序列的平稳性。
【A.】√
【B.】×
当一个时间序列具有单位根时是非平稳的。
【A.】√
【B.】×
非平稳时间序列的特征表现为在整体上或局部上有明显的上升或下降的趋势。
【A.】√
【B.】×
一个时间序列的自相关系数，其绝对值越接近于1，说明时间序列的自相关程度越高。
【A.】√
【B.】×
白噪声序列是平稳时间序列。
【A.】√
【B.】×
平稳时间序列的特征表现为在整体上或局部上有明显的上升或下降的趋势。
【A.】√
【B.】×
序列均值或协方差与时间有关的序列为非平稳时间序列。
【A.】√
【B.】×
在一般情况下，非平稳的时间序列在经过一阶差分或二阶差分之后都可以平稳化。
【A.】√
【B.】×
对原始数据进行一次差分的过程称为一阶差分。
【A.】√
【B.】×
当一个时间序列具有单位根时是平稳的。
【A.】√
【B.】×