A.表明X2對Y的影響比X1大
B.如果t檢驗不顯著,表明Xi對Y平均值的影響不顯著
C.對X1,如果t檢驗的原假設被拒絕,表明X1對Y平均值的影響是顯著的
D.T檢驗是用來檢驗模型的顯著性的
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A.對樣本回歸函數(shù)的參數(shù)進行估計
B.對回歸結果進行具體解釋
C.對根據(jù)樣本得到的估計進行檢驗
D.根據(jù)利用檢驗結論進行預測分析
A.1-((Yt-Y^t)2/(n-1))/((Yt-Yt)2/(n-k))
B.1-(1-R2)*(n-1)/(n-k)
C.1-(1-R2)*(n-k)/(n-1)
D.1-(1+R2)*(n-k)/(n-1)
A.var(ui∣X1i,X2i)=A
B.X1i,X2i之間存在線性關系
C.E(ui∣Xji)=0,(j=1,2)
D.cov(ui,uj)=0,j≠i)
A.選取模型的結構與真實的模型結構相同
B.影響被解釋變量的解釋變量全部列舉出來
C.與模型所描述的理論認識有關
D.模型正確識別是不可能的
A.如果假設條件不滿足,肯定求不出樣本回歸函數(shù)
B.所有假設條件滿足時,樣本回歸函數(shù)與總體回歸函數(shù)相同
C.如果假設條件不滿足,會影響回歸分析的有效性
D.任何假設條件不滿足,其后果都是非常嚴重的
A.用OLS法計算得到的樣本回歸函數(shù)沒有算錯
B.可以利用樣本回歸函數(shù)直接推斷總體回歸函數(shù)
C.估計量的方差是最小的
D.估計量的均值與總體均值相同的情況下,方差最小
A.修正的決策系數(shù)< R2
B.修正的的決策系數(shù)≥R2
C.修正的的決策系數(shù)大于零
D.修正的決策系數(shù)可能為負
A.R2越大,說明該模型就越好
B.R2表示關于解釋變量與被解釋變量間的相關系數(shù)
C.如果R2較小,說明該模型沒有價值
D.R2測量了OLS法得到的樣本回歸函數(shù)與樣本點間擬合程度
A.利用OLS法得到的回歸方程的估計系數(shù)是BLUE的
B.BLUE表示回歸系數(shù)最優(yōu)線性的、無偏的和有效的
C.有效表示均值相等的情況下,方差最小
D.無偏表示不同樣本得到的均值等于總體均值
A.OLS法得到回歸方程總是有效的
B.OLS法是對Ui?=Yi-Yi?的平方和求偏導數(shù)求得到回歸方程的系數(shù)
C.對Ui?=Yi-Yi?平方和,分別對樣本變量求偏,并令其為0,解方程組得到回歸系數(shù)
D.對Ui?=Yi-Yi?平方和,分別對回歸系數(shù)求偏導數(shù),并令其為0,解方程組得到回歸系數(shù)
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請簡述工具變量法的基本思想。
除了模型設定正確外,能否獲得用于計量分析的合適的樣本數(shù)據(jù),對于經(jīng)濟研究非常重要。
如何通過樣本觀測值正確的估計總體模型中的參數(shù),是計量經(jīng)濟學的重要內(nèi)容。
回歸系數(shù)假設檢驗的原理是“小概率事件不易發(fā)生”。
對于被解釋變量平均值預測與個別值預測區(qū)間,()。
對于被解釋變量平均值預測與個別值預測,()。
在t檢驗過程中,如果小概率事件竟然發(fā)生了,就認為原假設不真。
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關于X和Y兩個變量的樣本相關系數(shù),說法錯誤的是()
當一個時間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時間的增加而增加時,我們稱之為什么?()