1自相关系数rn对数列性质和特征的判断准则包括(　　)。

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 用一阶差分变换消除自相关问题的方法是假定自相关系数r为-1。 ARMA（p,q）的样本自相关系数是（） 消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数ρ等于1。 可以利用DW值去估计自相关系数 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。 自相关系数反映了原信号和（）后的原信号之间的相关程度 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（ ）。 Pearson相关系数是判断特征之间、以及特征和目标变量之间线性相关关系的统计量。() 试述相关系数、其取值和判断标准 广义差分法的前提是自相关系数是确定的 平稳随机过程中不依赖于时间t的包括均值、方差和自相关系数。 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。 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。(　　) 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。() 同归系数和相关系数都可用来判断现象之间相关的密切程度。 ?模型yt=β0+β1xt+ut的随机误差项自相关系数为-2.21，说明该模型存在随机误差项自相关问题。 模型yt=β0+β1xt+ut的随机误差项自相关系数为-2.21，说明该模型存在随机误差项自相关问题（） 下列说法正确的是: 相关系数为-1时，可以最大程度的分散风险|相关系数为0时，不能分散任何风险|相关系数在-1～0之间时，相关系数越高风险分散效果越大|相关系数在0～1之间时，相关系数越低风险分散效果越小 回归系数和相关系数都可以判断现象之间相关的密切程度