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基于随机数据分割的高维线性模型的序列相关性检验
一、引言
在统计学和数据分析领域，序列相关性检验是一个重要的研究课题。随着数据维度的增加和数据的复杂化，高维线性模型逐渐成为分析和建模的重要工具。本文将探讨基于随机数据分割的高维线性模型的序列相关性检验方法，以提高数据处理的准确性和可靠性。
二、背景及研究现状
随着科学技术的发展，高维线性模型在各个领域得到了广泛应用。然而，高维数据往往存在序列相关性问题，即数据在不同时间点或不同维度之间存在相互依赖关系。因此，如何有效地检验高维线性模型的序列相关性成为了一个亟待解决的问题。目前，针对这一问题，国内外学者已经提出了一些方法，如基于残差的方法、基于时
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