A. 什么是序列相关性

对于不同的样本值，随机干扰之间不再是完全相互独立的，而是存在某种相关性

B. 序列相关性和异方差性什么区别

关于序列相关性，你是想问Serial correlation么？也可以说成autocorrelation。在时间序列里，一般是指模型的干扰项（error terms）存在时间上的自相关性 -- errors are autocorrelated，也可以指统计模型评估之后，其惨差（resials），存在时间上的自相关性 -- resials are autocorrelated。
关于异方差性，则是指干扰项的方差会根据时间发生变化。

C. 解决序列相关性的问题主要有哪几种方法

1广义最小二乘法
2广义分差法
3随机误差项相关系数的估计
4应用软件中的的广义分差法
*******************************
您好，答案已经给出，请您浏览一遍
有什么不懂的地方欢迎回复我！
如果满意请及时点击【点赞回答】按钮
或者客户端的朋友在右上角评价点【满意】

您的点赞，
是我答题的动力
也同时给您带来知识和财富值
***************************************************

D. 序列相关性的产生原因

如果模型中省略了某些重要的解释变量或者模型函数形式不正确，都会产生系统误差，这种误差存在于随机误差项中，从而带来了自相关。由于设定误差造成的自相关，在经济计量分析中经常可能发生。
例如，一个家庭或一个地区的消费行为可能会影响另外一些家庭或另外一些地区，就是说不同观测点的随机误差项可能是相关的。多数经济时间序列在较长时间内都表现为上升或下降的超势，因此大多表现为正自相关。但就自相关本身而言，可以为正相关也可以为负相关。

E. 怎样对数据做相关性检验

可以用Excel对数据做相关性检验：

1、第一步，打开Excel，准备要操作的数据，请参考下图操作：

F. 序列相关性和异方差性什么区别

关于序列相关性，你是想问Serial correlation么？也可以说成autocorrelation。在时间序列里，一般是指模型的干扰项（error terms）存在时间上的自相关性 -- errors are autocorrelated，也可以指统计模型评估之后，其惨差（resials），存在时间上的自相关性 -- resials are autocorrelated。

关于异方差性，则是指干扰项的方差会根据时间发生变化。

G. 序列相关性检验

lz，你想问什么。。。

H. 什么是序列相关性举例说明经济现象中序列相关性的存在.什么是自相关

自相关又称序列相关，是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。即不同观测点上的误差项彼此相关。自相关产生的原因有很多，一般认为主要有一下几种，经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关，经济行为的滞后性引起随机误差项自相关，一些随机偶然因素的干扰引起随机误差项自相关，模型设定误差引起随机误差项自相关，观测数据处理引起随机误差项序列相关。一般经验告诉我们，对于采用时间序列数据作样本的计量经济学问题，由于在不同样本点上解释变量以外的其他因素在时间上的连续性，带来它们对被解释变量的影响的连续性，所以往往存在序列相关性。

I. 大数据与软件编程的相关性

说句实话 不太大了
你可以去参考下 google 和 淘宝等框架， 可以看到其基础框架基本没有什么java了
当然 如果是针对某个特定的application的话 可以是java 但是 大数据已经基本被处理完 只剩下最终你想要的那么点了