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（请给出正确答案）
在时间序列分析中违背下面哪项关于回归分析的假设十分普遍？
A.误差的方差不变。
B.误差项独立。
C.误差的分布是正态分布。
D.误差项目的期望值为零。
答案
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第3题
B．在进行趋势拟合时，假定序列中不存在周期项，即xt等于趋势值Tt加上残差项Rt
C．在进行趋势拟合时，我们希望误差项是一个白噪声序列，也就是不含什么信息的序列，从统计学的角度看，就是这个序列的均值为零，或者接近于零，它的方差为一个常数
D．趋势项序列Tt可能是线性特征的或者呈非线性特征，因此，趋势拟合法又有线性拟合和非线性拟合之分，对应假设Tt为关于t的线性函数和非线性函数形式
E．在趋势拟合中的t表示时序，可以从零开始取值，也可以从1开始取值。尽管在一些模型中，比如线性模型可以直接用年份为自变量，也可以用时序为自变量，但是在另一些模型中如指数模型、Logistic模型则不宜直接用年份为自变量
第5题
A.相关性回归分析
B.时间序列分析
C.仿真技术
D.统计抽样
第7题
A.回归分析方法
B.相关分析方法
C.时间序列分析方法
D.聚类分析方法
第8题
在一项调查大学生一学期平均成绩(Y)与每周在学习(X1)、睡觉(X2)、娱乐(X3)与其他(X4)各种活动所用时间的关系的研究中，建立如下回归模型： Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μ 如果这些活动所用时间的总和为一周的总小时数168。问：保持其他变量不变，而改变其中一个变量的说法是否有意义？该模型是否有违背基本假设的情况？如何修改此模型以使其更加合理？
