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。
应该如何理解和处理自相关（序列相关）？
什么是gold码？ Gold于1967年提出了一种基于m序列优选对的码序列，称为Gold序列。它是m序列的组合码，由优选对的两个m序列逐位模2加得到，当改变其中一个m序列的相位（向后移位）时，可。
在公司系统中，P，和M，的管理级别的划分，求解释。 P序列=技术岗2113？？M序列=管理岗以下是有的公司的5261常见级别和划分：岗位分级是将企业的4102所有岗位根据工作1653内容、工作职责、任职资格等方面的不同要求，将分不同的类别，一般可分为管理工作类、事务工作类、技术工作类及营销工作类等。然后给每一类确定一个岗位价值的范围，并且对同一类的岗位进行排列，从而确定每个岗位不同的岗位价值。扩展资料：企业管理系统顾名思义，企业管理系统是一套系统，但它不单单是一件系统，更是管理理论和管理经验的具体化、逻辑化，是管理行为的落地，因为企业管理软件设计开发的过程。就是研究这个行业中最先进的管理模式和流程甚至更多被多数企业证明了行之有效的管理规律，这些管理经验已经内涵在管理软件的思想、流程、报表内容、统计分析项目、管理层级、信息决策中了。管理系统的作用：帮助企业办公自动化，程序化，对信息集中管理，一般按照进销存，财务，生产，客户关系，办公管理这么几个模块分。一般管理系统都是进销存，财务，ERP模式。高级的企业管理系统是企业咨询顾问形式的企业管理系统，包括企业文档资料管理、工作分析、绩效考核、薪酬设计、招聘系统、员工培训、生涯规划的制度与方法，能激活企业。
序列相关性和异方差性什么区别 序列相关性和异方差性区别：异方差性：对于不同的解释向量，被解释变量的随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。序列相关性：如果对于不同的解释向量，随机误差项之间不再是不相关的，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性。序列相关性：在计量经济学中指对于不同的样本值，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。又称自相关(autocorrelation)，是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。在回归模型的古典假定中是假设随机误差项是无自相关的，即在不同观测点之间是不相关的。如果该假定不能满足，就称与存在自相关，即不同观测点上的误差项彼此相关。自相关的程度可用自相关系数去表示，根据自相关系数的符号可以判断自相关的状态，如果，则ut与ut-1为负相关；如果>；0，则ut与ut-1为正关；如果=0，则ut与ut-1不相关。异方差性：是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定是：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。若线性回归模型存在异方差性，则用传统的最小二乘法估计模型，得到的参数估计。
说明m序列及相移序列是否具有正交性 M序列是非线性序列，可用的跳频图案很多，跳频图案的密钥量也大，并有较好的自相关和互相关特性，所以它是较理想的跳频指令码。。
matlab求分别求下面两个m序列的自相关和互相关 用xcorr函数或者corr函数就可以求出
