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时间序列可用于根据某个变量的过去值推测其未来值。( )

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更多 “时间序列可用于根据某个变量的过去值推测其未来值。( ) ” 相关考题
考题 在企业人力资源变动预测中，马尔可夫分析方法的基本思想是( )A.根据企业现在人员结构状况推测未来人事变动趋势B.根据企业生产情况推测未来人事变动趋势C.找出企业过去人事变动规律，以此来推测未来的人事变动趋势D.根据市场变化推测未来人事变动趋势
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考题 根据系统的过去及现在的状态，可以推测其未来某一时点上的状态，这是预测的（）。
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考题 使用移动平均法进行预测，就是根据时间序列数据的（）做出对未来值的推断和预测。
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考题 结构体在序列化时非导出变量(以小写字母开头的变量名)不会被encode,因此在decode时这些非导出变量的值为其类型的零值() 此题为判断题(对，错)。
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考题 在现行利率时，为了在未来产生某个货币量而在今天所需要的货币量称为()A. 复利值B. 未来值C. 现值D. 公平值E. 开始值
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考题 历史数据法假定未来与过去相似，以长期历史数据为基础，根据过去的经历推测未来的资产类别收益。 （ ）
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考题 时间序列是将某个经济变量的观测值，按（）顺序排列而成的数列。A、时间先后B、地区排名C、状态调整D、直线趋势
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考题 简单平均法是指用一定观察期内时间序列的数据求得平均值，以该平均值确定预测值的方法。它适用于观察变量不呈现明显倾向变化，而又随时间变化的情况。
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考题 （）解决了预测值滞后于实际观察值的矛盾，适用于对有明显趋势变动的市场现象时间序列进行预测
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考题 Python中的成员运算符用于判断指定序列中是否包含某个值。
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考题 终值（F），又称为未来值，指一笔资金在某时间序列终点处的价值。
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考题 在现行利率时，为了在未来产生某个货币量而在今天所需要的货币量称为（）A、复利值B、未来值C、现值D、公平值E、开始值
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考题 时间序列分析法具有以下特点（）。A、根据过去的变化趋势预测未来的发展B、根据现象之间的因果关系，预测未来的发展C、时间序列数据存在着规则性D、时间序列数据存在着不规则性E、撇开了市场发展的因果关系去分析市场的过去与未来的联系F、遵循着市场发展的因果关系去分析市场的过去与未来的联系
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考题 采用修正的时间序列回归法预测未来销量时，需要根据事先掌握的实际销量数列观察期间n的奇偶性来确定修正的时间变量t的值，那么当n=5时，第4期的t值是（）。A、-2B、-1C、0D、1E、2
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考题 多重线性回归、Logistic回归和Cox回归都可应用于（）。A、预测自变量B、预测因变量Y取某个值的概率πC、预测风险函数hD、筛选影响因素（自变量）
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考题 指针是用来存放某种变量的地址值的变量.这种变量的地址值也可以存放在某个变量中，存放某个指针的地址值的变量称为指向指针的指针，即二级指针。
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考题 赋值语句可以将指定的值赋给某个变量或某个属性值赋给带有属性的对象。
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考题 在企业人力资源变动预测中，马尔可夫分析方法的基本思想是（）A、根据企业现在人员结构状况推测未来人事变动趋势B、根据企业生产情况推测未来人事变动趋势C、找出企业过去人事变动规律，以此来推测未来的人事变动趋势D、根据市场变化推测未来人事变动趋势
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考题 在行政方案的后果预测中，假定预测对象的变化与时间有关，并根据其变化特征以推测未来状态的方法，称为（）。A、德尔菲法B、趋势外推法C、时间序列法D、回归分析法
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考题 单选题在现行利率时，为了在未来产生某个货币量而在今天所需要的货币量称为（）A 复利值B 未来值C 现值D 公平值E 开始值
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考题 判断题Python中的成员运算符用于判断指定序列中是否包含某个值。A 对B 错
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考题 多选题导致多共线性出现的原因主要有（）A模型中的一些自变量是时间的函数B自变量选取过多C自变量是事先给定的D自变量之间存在因果关系E某个自变量的当前值和滞后值同时作为自变量
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考题 填空题使用移动平均法进行预测，就是根据时间序列数据的（）做出对未来值的推断和预测。
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考题 判断题指针是用来存放某种变量的地址值的变量.这种变量的地址值也可以存放在某个变量中，存放某个指针的地址值的变量称为指向指针的指针，即二级指针。A 对B 错
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考题 单选题关于反转恢复脉冲序列的描述，错误的是（　　）。A TI时间的选择，决定了磁共振图像的对比B TI值决定于该组织的T1值，T1越长，TI值越大C 短TI反转恢复脉冲序列常用于抑脂序列D 长TI反转恢复脉冲序列常用于抑水序列E STIR和FLAIR序列均常用于进行水抑制
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考题 判断题赋值语句可以将指定的值赋给某个变量或某个属性值赋给带有属性的对象。A 对B 错
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考题 单选题指数平滑法是时间序列的预测方法，以下关于指数平滑法的说法正确的是（　　）A 指数平滑法是以指数模型拟合时间序列观测值，达到预测目的B 指数平滑法是使用时间序列中最近k期的简单平均数作为下一期的预测值C 指数平滑法是使用过去时间序列值的加权平均数作为预测值D 指数平滑法可用于非平稳时间序列的预测
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