中国大学MOOC: 某模型自相关系数图呈伪周期性，偏自相关系数图呈二阶截尾，那么它属于（ ）。

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。（ ） AR（2）模型的偏自相关函数（） 是通过分析原始客流时间数列的不同自相关系数来选择适当的预测模型 中国大学MOOC: 相关系数经检验是显著时，该相关系数可以反映相关关系的强弱和性质。 1自相关系数rn对数列性质和特征的判断准则包括(　　)。 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 当T→∞时，信号x(t)的自相关函数Rx(T)呈周期性变化，则说明此信号()。 如果一个数列的自相关系数出现周期性变化，每间隔若干个便有一个高峰，表明该时间数列是趋势性时间数列。() 中国大学MOOC: 线性相关系数检验统计量是（ ） 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。 中国大学MOOC: 相关系数为0表示两变量完全不相关。 已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于1，则DW统计量近似等于（） 已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于1，则DW统计量近似等于（ ） 中国大学MOOC: 在简单相关分析中，下述哪些方法可用于相关系数的显著性检验 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(　　)。 中国大学MOOC: 如果大部分的残差散点落在_________，那么残差εt存在正自相关性。 如果所有的自相关系数都近似地等于零，那么该时间数列属于（　　）。 中国大学MOOC: 进行相关分析和回归分析时要注意进行相关系数和回归系数的显著性检验。 若r1(下标)为时间延迟为1的自相关系数，r2为时间延迟为2的自相关系数，r12则表明时间间隔越长，前期水平和后期水平的相关程度越低，影响越小。(　　)