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简单移动平均预测时,n的数值越大,经过移动平均的时间序列的波动幅度就()

  • A

    不存在了

  • B

    越小

  • C

    越大

  • D

    一致了

检验回归方程中自变量X是否对因变量Y具有显著影响的一个最常见方法是()

  • A

    F检验

  • B

    R2检验

  • C

    自变量相关系数检验

  • D

    t检验

时间系列预测的一个主要缺陷是:由于它是将过去的趋势延伸到未来,因此这种方法无法预测时间系列的()

  • A

    拐点

  • B

    平衡点

  • C

    转折点

  • D

    整合点

相关系数的值越接近0,则回归的效果()

  • A

    越差

  • B

    越好

  • C

    不确定

  • D

    与相关系数无关

在判断回归模型中自相关时,我们经常检验DW值,设DW的上限值是dU,下限是dL,当DW<dL时,误差项间()

  • A

    成正自相关

  • B

    检验无结论

  • C

    成负自相关

  • D

    不存在自相关

布朗线性指数平滑又称()

  • A

    一次指数平滑

  • B

    二次指数平滑

  • C

    三次指数平滑

  • D

    简单指数平滑

在回归模型中,t统计值的大小表示()

  • A

    模型的拟合效果

  • B

    自变量对因变量的影响

  • C

    判断异方差

  • D

    模型趋势

统计中常说的环比增长率是指计算时间序列数据的逐月/季/年()

  • A

    增长率

  • B

    增长的绝对量

  • C

    比值

  • D

    平均值

除了简单线性回归模型的基本假设条件,多元回归模型还应满足的假设是()

  • A

    误差项u的数学期望值为0

  • B

    误差的方差为一常量

  • C

    各项误差之间不存在相关关系

  • D

    自变量间不存在相关关系

在简单线性回归方程的估算中,衡量其估算结果的一个重要标准是()

  • A

    观察值的大小

  • B

    估算误差的大小

  • C

    相关指数的大小

  • D

    显著水平的高低