序列相关性的后果。

正确答案：A
解析：关系模型中的“关系”是指那种具有相关性，但非从属性的平行的数据之间按照某种序列排序的集合关系。

参考答案：B, C, D

参考答案：

（1）图示法；（1分）（2）D-W检验；（1分）（3）回归检验法；（1分）（4）另外，偏相关系数检验，布罗斯—戈弗雷检验或拉格朗日乘数检验都可以用来检验高阶序列相关。（2分）

答案：错

解析：

参考答案：

多元线性回归模型的基本假设之一是模型的随机干扰项相互独立或不相关。如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，称为存在序列相关性。

答案：B

解析：

正确答案：B
解析：数据之所以能够压缩是基本原始信源的数据存在着很大的冗余度。一般来说，多媒体数据中存在以下种类的数据冗余。
  (1)空间冗余(几何冗余)；在一幅图像的背景及其景物中，在某点自身与其相邻的一些区域内，常存在有规则的相关性。例如，一幅蔚蓝的天空中漂浮着白云的图像，其蔚蓝的天空及白云本身都具有较强的相关性，这种相关性的图像部分，在数据中就表现为冗余，空间冗余是视频图像中常见的一种冗余。
  (2)时间冗余：对于电视动画类的图像，在其序列的前后相邻的2幅图像中，其图像呈现较强的相关性，这就反映为时间冗余。如某一帧图像经过T时间后，在某下一帧图像中带有较强的相关性(即画面像素相似)。
  (3)知觉冗余：知觉冗余指那些处于人们听觉和视觉分辨力以下的视频音频信号，若在编码时舍去这种在感知界限以下的信号，虽然会使恢复原信号产生一定的失真，但并不能为人们所感知，为此，此种超出人们感知能力部分的编码就称为知觉冗余。例如，一般的视频图像采用28的灰度等级，而人们的视觉分辨力仅达26的等级，此差额即为知觉冗余。
  (4)信息熵冗余：信息熵是指一组数据所携带的信息量。它一般定义是：
  H=-Pilog₂Pi
  其中N为数据类数或码元个数，Pi为码元Yi发生的概率。由定义，为使单数据量d接近或等于H，应设：
  d=Pib(yi)
  其中b(Yi)是分配给码元Yi的比特数，理论上应取b(Yi)=-log₂Pi实际上在应用中很难估计出{P0，P1，...，Pn-1}。因此一般取
  b(y0)=b(y1)=...=b(y_N-1)
  这样所得的d必然大于H，由此带来的冗余称为信息熵冗余或编码冗余。
  (5)结构冗余：有些图像从大的区域上看存在着非常强的纹理结构，例如，布纹图像和草席图像在结构上存在冗余。
  (6)知识冗余：有许多图像的理解与某些基础知识有相当大的相关性。例如，人脸的图像有固定的结构，嘴的上方有鼻子，鼻子的上方有眼睛，鼻子位于正面图像的中上方等。这类规律性的结构可由先验知识和背景知识得到，称此类冗余为知识冗余。

答案：错

解析：