是通过分析原始客流时间数列的不同自相关系数来选择适当的预测模型

所谓自相关，是指时间数列（）之间的相关关系 下列有关时间数列的说法中，正确的有（ ）。①趋势性时间数列属于平稳性时间数列②时间数列分为随机性时间数列和非随机性时间数列③如果所有的自相关系数都近似等于零，表明该时间数列属于随机性时间数列④平稳性时间数列是指由确定性变量组成的时间数列 1自相关系数rn对数列性质和特征的判断准则包括(　　)。 自相关系数的取值范围是（） ARMA（p,q）的样本自相关系数是（） 分析相关系数时分析相关系数时（） 为了更加准确地描述变量之间的线性相关程度，可以通过计算相关系数来进行相关分析。() 广义差分法的前提是自相关系数是确定的 可以利用DW值去估计自相关系数 　　时间数列分析与回归分析有什么不同? 时间数列分析与回归分析有什么不同 项目的独立性分析，一般是采用项目间分数的相关系数来揭示，当相关系数越大时，说明独立性越（） 中国大学MOOC: 某模型自相关系数图呈伪周期性，偏自相关系数图呈二阶截尾，那么它属于（ ）。 若r1(下标)为时间延迟为1的自相关系数，r2为时间延迟为2的自相关系数，r12则表明时间间隔越长，前期水平和后期水平的相关程度越低，影响越小。(　　) 用一阶差分变换消除自相关问题的方法是假定自相关系数r为-1。 中国大学MOOC: 一个平稳时间序列一定唯一决定了它的自相关系数，反过来，一个自相关系数也唯一对应一个平稳时间序列. （ ） 分析相关系数时（） 分析相关系数时（ ）。 分析相关系数时 分析相关系数时（　　）