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时间序列分析习题

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时间序列分段问题1、序列分段是为了更好的处理序列 。【Time 序列 分析】为什么要做协整检验？3.在学习资料方面 ， 首先要看一些基础的东西，比如时间序列、一元序列、多元的一些常用方法，还要知道time 序列的一些基本特征 ， 比如遵循正态分布(其实这些在time 序列的相关综述论文中都有提到，只是多看论文而已) 。
【时间序列分析习题】
1、求《概率论与数理统计》李博纳,赵新泉著高等教育出版社出版的课后练习答...第一章简介1 。是非题:1 。社会经济统计的研究对象是整体社会经济现象的各个方面 。(×)2.统计调查过程中大量使用的观察方法，意味着必须对研究对象的所有单位进行调查 。(×)3.人口的同质性意味着人口中的所有单位在所有符号上都是相同的 。(×)4.个人工资水平和全体职工工资水平可以称为统计指标 。(×)5.对某市工程技术人员进行普查 ， 该市工程技术人员的工资收入水平是一个量化的标志 。

(√)7.整体和整个单位是固定的 。(×)8.素质指数反映的是一般体质的特征 ， 所以可以用文字来表示 。(×)9.指标和标志一样，由两部分组成:名称和值 。(×)10.数量指标由数量标志值汇总，质量指标由质量标志值汇总 。(×)11.一个统计总体可以有多个指标 。

2、【时间 序列 分析】为什么要做协整检验,文章中使用时应注意哪些问题?在了解协整检验之前，需要了解一个概念“伪回归”！什么是伪回归？也就是说，在经典的线性回归模型中，比如多元回归模型，为了使统计结果无偏且一致(也就是说随着样本的无线增加，估计值无限接近真实值)，需要对模型提出多重要求，除了随机扰动项的分布独立且一致外，还要求因变量和自变量在时间上稳定序列 。现实中序列大部分时间是非平稳的，这使得基于非平稳序列的协整及其伴随的误差修正模型得到越来越广泛的应用 。

3、python时间 序列 分析收敛性问题Python比r快，Python可以直接处理G的数据；不可以，R 分析数据需要通过数据库(按组)转换成小数据才能交给R 分析，所以R不能直接分析行为细节，只能分析统计结果 。所以有人说:PythonR SQL/Hive也不是没有道理 。
4、时间 序列分割问题1和序列分开是为了更好的处理序列 。当a 序列过长时，比如不方便提取关键信息(趋势、均值等)，序列的信息描述不准确，2.这个领域有很多算法 。我记得的有平均分割、基于最大最小值分割、基于关键点分割、基于滑动窗口分割等等，算法的具体实现，你在网上找一些资料就行了 。3.在学习资料方面，首先要看一些基础的东西，比如时间的一些常用方法序列，一元论序列，多元论序列，等等，当然，对于时间序列等等 。

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