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国家开放大学大数据分析与挖掘技术
下面白噪声序列说法错误的是（ ）。
【A.】具有零均值
【B.】具有同方差性
【C.】协方差为零
【D.】不是平稳时间序列
序列均值或协方差与时间有关的序列为（ ）。
【A.】绝对数时间序列
【B.】平稳时间序列
【C.】非平稳时间序列
【D.】相对数时间序列
如果一个时间序列的概率分布与时间t无关，则称该序列为（ ）。
【A.】绝对数时间序列
【B.】平稳时间序列
【C.】非平稳时间序列
【D.】相对数时间序列
下面不能进行时间序列平稳性检验的是（ ）。
【A.】自相关系数
【B.】自相关图检验
【C.】单位根检验
【D.】DW检验
一个时间序列的自相关系数：（ ）
【A.】取值在-1到1之间
【B.】取值在0到1之间
【C.】取值在-1到0之间
【D.】取值在-3到3之间
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（ ）。
【A.】绝对数时间序列
【B.】宽平稳时间序列
【C.】非平稳时间序列
【D.】严平稳时间序列
下面白噪声检验结果表示，在α=0.1的条件下，白噪声检验的p值均大于α，表明白噪声检验结果（ ），所以该数据是（ ）。【A.】显著；平稳
【B.】显著；非平稳
【C.】不显著；平稳
【D.】不显著；非平稳
对均值不为零的时间序列进行转化，使其均值为零的数据转换过程，称为（ ）。
【A.】零均值化
【B.】标准化
【C.】平稳化
【D.】归一化
对非平稳的时间序列进行转化，使之成为平稳时间序列的数据转换过程，称为（ ）。
【A.】零均值化
【B.】标准化
【C.】平稳化
【D.】归一化
全球温度异常数据中有呈直线上升的趋势，这种变动是长期趋势波动。
【A.】√
【B.】×
时间序列数据的分析主要研究目的是总结过去预测未来。
【A.】√
【B.】×
数据是随时间变化而变化，反映了事物、现象在时间上的发展变动情况，称为时间序列数据。
【A.】√
【B.】×
数据反映了事物或现象之间存在内在数值联系，称为时间序列数据。
【A.】√
【B.】×
1880年1月到2010年8月每月的全球温度异常值有一种无固定规律的交替波动，这种变动被称为循环波动。
【A.】√
【B.】×
由于受到各种偶然因素的影响，时间序列往往表现出某种随机性，彼此之间存在着统计上的依赖关系。
【A.】√
【B.】×
【A.】具有零均值
【B.】具有同方差性
【C.】协方差为零
【D.】不是平稳时间序列
序列均值或协方差与时间有关的序列为（ ）。
【A.】绝对数时间序列
【B.】平稳时间序列
【C.】非平稳时间序列
【D.】相对数时间序列
如果一个时间序列的概率分布与时间t无关，则称该序列为（ ）。
【A.】绝对数时间序列
【B.】平稳时间序列
【C.】非平稳时间序列
【D.】相对数时间序列
下面不能进行时间序列平稳性检验的是（ ）。
【A.】自相关系数
【B.】自相关图检验
【C.】单位根检验
【D.】DW检验
一个时间序列的自相关系数：（ ）
【A.】取值在-1到1之间
【B.】取值在0到1之间
【C.】取值在-1到0之间
【D.】取值在-3到3之间
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（ ）。
【A.】绝对数时间序列
【B.】宽平稳时间序列
【C.】非平稳时间序列
【D.】严平稳时间序列
下面白噪声检验结果表示，在α=0.1的条件下，白噪声检验的p值均大于α，表明白噪声检验结果（ ），所以该数据是（ ）。【A.】显著；平稳
【B.】显著；非平稳
【C.】不显著；平稳
【D.】不显著；非平稳
对均值不为零的时间序列进行转化，使其均值为零的数据转换过程，称为（ ）。
【A.】零均值化
【B.】标准化
【C.】平稳化
【D.】归一化
对非平稳的时间序列进行转化，使之成为平稳时间序列的数据转换过程，称为（ ）。
【A.】零均值化
【B.】标准化
【C.】平稳化
【D.】归一化
全球温度异常数据中有呈直线上升的趋势，这种变动是长期趋势波动。
【A.】√
【B.】×
时间序列数据的分析主要研究目的是总结过去预测未来。
【A.】√
【B.】×
数据是随时间变化而变化，反映了事物、现象在时间上的发展变动情况，称为时间序列数据。
【A.】√
【B.】×
数据反映了事物或现象之间存在内在数值联系，称为时间序列数据。
【A.】√
【B.】×
1880年1月到2010年8月每月的全球温度异常值有一种无固定规律的交替波动，这种变动被称为循环波动。
【A.】√
【B.】×
由于受到各种偶然因素的影响，时间序列往往表现出某种随机性，彼此之间存在着统计上的依赖关系。
【A.】√
【B.】×