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對(duì)多元線(xiàn)性回歸方程（有k個(gè)參數(shù)）的顯著性檢驗(yàn)，所用的F統(tǒng)計(jì)量可表示為（）
A.A
B.B
C.C
D.D
E.E
調(diào)整后的判定系數(shù)
與判定系數(shù)R2之間的關(guān)系敘述正確的有（）
A.A
B.B
C.C
D.D
E.E
關(guān)于可決系數(shù)R2，以下說(shuō)法中錯(cuò)誤的是（）
A.A
B.B
C.C
D.D
A.有偏特性
B.非線(xiàn)性特性
C.最小方差特性
D.非一致性特性
A.因變量觀測(cè)值總變差的大小
B.因變量回歸估計(jì)值總變差的大小
C.因變量觀測(cè)值與估計(jì)值之間的總變差
D.Y關(guān)于X的邊際變化
在模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+ui的回歸分析結(jié)果報(bào)告中，有F＝263489.23，F(xiàn)的p值＝0.000000，表明（）
A.A
B.B
C.C
D.D
已知五元線(xiàn)性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為Σe2t=800，樣本容量為46，則隨機(jī)誤差項(xiàng)ut的方差估計(jì)量
為（）
A. 33.33
B. 40
C. 38.09
D. 20
多元線(xiàn)性回歸分析中（回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)為k），調(diào)整后的可決系數(shù)
與可決系數(shù)R2之間的關(guān)系（）
A.A
B.B
C.C
D.D
設(shè)k為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)，n為樣本容量。則對(duì)多元線(xiàn)性回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)，所用的F統(tǒng)計(jì)量可表示為（）
A.A
B.B
C.C
D.D
最新試題
在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與殘差項(xiàng)無(wú)區(qū)別。
論述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)政策制定中的作用和重要性。
對(duì)于被解釋變量平均值預(yù)測(cè)與個(gè)別值預(yù)測(cè)區(qū)間，（）。
在簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸模型y=β0+β1x+u中，假定E（u）≠0。令α0=E（u）。證明：這個(gè)模型總可以改寫(xiě)為另一種形式：斜率與原來(lái)相同，但截距和誤差有所不同，并且新的誤差期望值為零。
當(dāng)一個(gè)時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時(shí)間的增加而增加時(shí)，我們稱(chēng)之為什么？（）
回歸系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的原理是“小概率事件不易發(fā)生”。
邊際分析、彈性分析、乘數(shù)分析等屬于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析。
由于簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象相關(guān)很遠(yuǎn)，因此預(yù)測(cè)沒(méi)有任何意義。
簡(jiǎn)述什么是工具變量法，并舉例說(shuō)明其應(yīng)用場(chǎng)景。
相關(guān)分析與回歸分析的經(jīng)濟(jì)含義一樣。