可以利用DW值去估计自相关系数

在期货投资分析中，可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验，下列与判别准则不一致的是（　　）。Ⅰ．DW接近1，认为存在正自相关Ⅱ．DW接近－1，认为存在负自相关Ⅲ．DW接近0，认为不存在自相关Ⅳ．DW接近2，认为存在正自相关 在期货投资分析中，可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验，下列与判别准则不一致的是（　　）。I DW接近1，认为存在正自相关ⅡDW接近-1，认为存在负自相关ⅢDW接近0，认为不存在自相关ⅣDW接近2，认为存在正自相关 回归模型进行自相关检验，直接用DW检验，那么DW的值接近于几，检验是否有效：（）-[DW=0时，残差序列存在完全正自相关，DW=（0，2）时，残差序列存在正自相关，DW=2时，残差序列无自相关，DW=（2，4）时，残差序列存在负自相关，DW=4时，残差序列存在完全负自相关。] 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。 所谓自相关，是指时间数列前后各期数值之间的相关关系，对这种相关关系程度的测定便是自相关系数。（ ） 根据时间数列自相关系数，便可以对时间数列的性质和特征作出判别。判别的准则是：如果所有的自相关系数都近似地等于零，表明该时间数列属于(　　)。 在期货投资分析中，可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验，下列与判别准则不一致的是（）。<br/>I DW接近1，认为存在正自相关<br/>ⅡDW接近-1，认为存在负自相关<br/>ⅢDW接近0，认为不存在自相关<br/>ⅣDW接近2，认为存在正自相关 在期货投资分析中，可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验，下列与判别准则不一致的是（）。<br/>Ⅰ．DW接近1，认为存在正自相关<br/>Ⅱ．DW接近－1，认为存在负自相关<br/>Ⅲ．DW接近0，认为不存在自相关<br/>Ⅳ．DW接近2，认为存在正自相关 消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数ρ等于1。 自相关系数反映了原信号和（）后的原信号之间的相关程度 1自相关系数rn对数列性质和特征的判断准则包括(　　)。 相关系数的的值介于() 相关系数与估计标准误差有什么关系？ 消除序列相关的一阶差分变换，假定自相关系数ρ必须等于1。 相关系数的临界值可以依据（）在表中查出。 相关系数的临界值可以依据（）在表中查出 相关系数临界值与（）有关。 相关系数可以说明()。 相关系数可以任意取值。 利用总体数据计算的相关系数称为（）