A. 什麼是序列相關性

對於不同的樣本值，隨機干擾之間不再是完全相互獨立的，而是存在某種相關性

B. 序列相關性和異方差性什麼區別

關於序列相關性，你是想問Serial correlation么？也可以說成autocorrelation。在時間序列里，一般是指模型的干擾項（error terms）存在時間上的自相關性 -- errors are autocorrelated，也可以指統計模型評估之後，其慘差（resials），存在時間上的自相關性 -- resials are autocorrelated。
關於異方差性，則是指干擾項的方差會根據時間發生變化。

C. 解決序列相關性的問題主要有哪幾種方法

1廣義最小二乘法
2廣義分差法
3隨機誤差項相關系數的估計
4應用軟體中的的廣義分差法
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D. 序列相關性的產生原因

如果模型中省略了某些重要的解釋變數或者模型函數形式不正確，都會產生系統誤差，這種誤差存在於隨機誤差項中，從而帶來了自相關。由於設定誤差造成的自相關，在經濟計量分析中經常可能發生。
例如，一個家庭或一個地區的消費行為可能會影響另外一些家庭或另外一些地區，就是說不同觀測點的隨機誤差項可能是相關的。多數經濟時間序列在較長時間內都表現為上升或下降的超勢，因此大多表現為正自相關。但就自相關本身而言，可以為正相關也可以為負相關。

E. 怎樣對數據做相關性檢驗

可以用Excel對數據做相關性檢驗：

1、第一步，打開Excel，准備要操作的數據，請參考下圖操作：

F. 序列相關性和異方差性什麼區別

關於序列相關性，你是想問Serial correlation么？也可以說成autocorrelation。在時間序列里，一般是指模型的干擾項（error terms）存在時間上的自相關性 -- errors are autocorrelated，也可以指統計模型評估之後，其慘差（resials），存在時間上的自相關性 -- resials are autocorrelated。

關於異方差性，則是指干擾項的方差會根據時間發生變化。

G. 序列相關性檢驗

lz，你想問什麼。。。

H. 什麼是序列相關性舉例說明經濟現象中序列相關性的存在.什麼是自相關

自相關又稱序列相關，是指總體回歸模型的隨機誤差項之間存在相關關系。即不同觀測點上的誤差項彼此相關。自相關產生的原因有很多，一般認為主要有一下幾種，經濟變數慣性的作用引起隨機誤差項自相關，經濟行為的滯後性引起隨機誤差項自相關，一些隨機偶然因素的干擾引起隨機誤差項自相關，模型設定誤差引起隨機誤差項自相關，觀測數據處理引起隨機誤差項序列相關。一般經驗告訴我們，對於採用時間序列數據作樣本的計量經濟學問題，由於在不同樣本點上解釋變數以外的其他因素在時間上的連續性，帶來它們對被解釋變數的影響的連續性，所以往往存在序列相關性。

I. 大數據與軟體編程的相關性

說句實話 不太大了
你可以去參考下 google 和 淘寶等框架， 可以看到其基礎框架基本沒有什麼java了
當然 如果是針對某個特定的application的話 可以是java 但是 大數據已經基本被處理完 只剩下最終你想要的那麼點了