Найти наличие тренда во временном ряду можно
nbsp; nbsp; По

Найти наличие тренда во временном ряду можно
nbsp; nbsp; По графику временного ряда
nbsp; nbsp; По объему временного ряда
nbsp; nbsp; По неимению случайной компоненты
nbsp; nbsp; С помощью статистической проверки гипотезы о существовании тренда
Ответ: а,d

Найти наличие повторяющихся (сезонных) колебаний во временном ряду можно
nbsp; nbsp; В итоге анализа автокорреляционной функции
nbsp; nbsp; По графику временного ряда
nbsp; nbsp; По объему временного ряда
nbsp; nbsp; С помощью критерия Фостера-Стюарта
Ответ: a,b

Пусть Y_t временной ряд с квартальными наблюдениями, S_t аддитивная сезонная компонента. Оценки сезонной компоненты для первого, второго и 4-ого кварталов соответственно одинаковы S_1=5, S_2=-1, S_4=2. Оценка сезонной составляющие для третьего квартала одинакова
Ответ: 6

В итоге сглаживания временного ряда 6, 2, 7, 5, 12 простой трехчленной скользящей средней 1-ое сглаженное значение равно
Ответ: 5

В результате сглаживания временного ряда 6, 2, 7, 5, 12 обычной четырехчленной скользящей средней 1-ое сглаженное значение одинаково
Ответ: 5

Для описания тенденции временного ряда употребляется кривая роста с насыщением
nbsp; nbsp; y=a+b_1 t+b_2 t^2
nbsp; nbsp; y=a+b_1 t+b_2 t^2+b_3 t^3
nbsp; nbsp; y=a?b^t,bgt;1
nbsp; nbsp; y=k+a?b^t,alt;0,blt;1
Ответ: d

Коэффициент автокорреляции первого порядка
nbsp; nbsp; Коэффициент приватной корреляции между примыкающими уровнями временного ряда
nbsp; nbsp; Линейный коэффициент парной корреляции между случайными уровнями временного ряда
nbsp; nbsp; Линейный коэффициент парной корреляции меж примыкающими уровнями временного ряда
nbsp; nbsp; Линейный коэффициент парной корреляции меж уровнем временного ряда и его номером
Ответ: с

Автокорреляционная функция
nbsp; nbsp; Зависимость коэффициента автокорреляции от первых разностей уровней временного ряда
nbsp; nbsp; Зависимость уровня временного ряда от коэффициента корреляции с его номером
nbsp; nbsp; Последовательность коэффициентов автокорреляции, расположенных по возрастанию их порядка
nbsp; nbsp; Последовательность коэффициентов автокорреляции, расположенных по возрастанию их значений
Ответ: с

Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции 4 порядка, то временной ряд имеет
nbsp; nbsp; линейный тренд
nbsp; nbsp; случайную компоненту
nbsp; nbsp; тренд в виде полинома 4 порядка
nbsp; nbsp; циклические колебания с периодом 4
Ответ: d

Известны значения коэффициентов автокорреляции r_1=0,8, r_2=0,2, r_3=0,3, r_4=0,9. Укажите верные утверждения
nbsp; nbsp; Временной ряд содержит линейный тренд
nbsp; nbsp; Временной ряд содержит тренд в виде полинома 4 порядка
nbsp; nbsp; Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 2
nbsp; nbsp; Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 4
Ответ: a,d

Знамениты значения коэффициентов автокорреляции r_1=0,1, r_2=0,8, r_3=0,3, r_4=0,9. Можно сделать вывод
nbsp; nbsp; Временной ряд содержит линейный тренд
nbsp; nbsp; Временной ряд является случайным
nbsp; nbsp; Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 2
nbsp; nbsp; Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 4
Ответ: с

Модель временного ряда считается адекватной, если значения остатков
nbsp; nbsp; имеют нулевое математическое ожидание
nbsp; nbsp; значение фактическое значение F-аспекта меньше табличного
nbsp; nbsp; покоряются нормальному закону рассредотачивания
nbsp; nbsp; подчиняются равномерному закону рассредотачивания
nbsp; nbsp; положительны
nbsp; nbsp; являются случайными и независимыми
Ответ: a,с,f