A.一定不在回歸直線上
B.一定在回歸直線上
C.不一定在回歸直線上
D.在回歸直線上方
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A.Y=b0+b1*lnX+u
B.Y=b0+b1*X+b3*Z+u
C.Y=b0+X^b1+u
D.Y=b0+b1/X+b3*Z+u
A.樣本容量愈大，預(yù)測的方差愈小，預(yù)測的精度愈大
B.樣本中解釋變量的離均差和愈大，預(yù)測方差小預(yù)測精度愈大
C.內(nèi)插預(yù)測精度比較有把握，外推預(yù)測的能力下降
D.當(dāng)n大，預(yù)測點取值X0接近于X的平均值時，預(yù)測方差最小
A.n越大，預(yù)測精度越高
B.在X均值處，置信帶的寬度最小，其附近的預(yù)測精度變大
C.E（Y∣X）預(yù)測區(qū)間< 個體值Y0預(yù)測區(qū)間
D.X越遠(yuǎn)離其均值，置信帶變寬，預(yù)測精度下降
A.對變量X3*X2進(jìn)行遺漏變量檢驗時，P值=0.25表明X2和X3對Y存在交互作用
B.對變量X3*X2進(jìn)行冗余檢驗變量時，P值＜0.05表明X2*X3對Y存在顯著影響
C.信息準(zhǔn)則AIC越小說明模型越簡潔
D.信息準(zhǔn)則SC越小說明模型越精確
A.Chow檢驗只能檢驗一個斷點或者一個解釋變量的模型結(jié)構(gòu)
B.Chow檢驗的原假設(shè)：斷點前后回歸方程的結(jié)構(gòu)是相同的
C.Chow檢驗的原假設(shè)：斷點前后兩個方程的對應(yīng)系數(shù)相等
D.Chow檢驗可以檢驗是否有斷點存在
A.F檢驗的原假設(shè)是：R2=0
B.F檢驗的原假設(shè)是：C（1）=C（2）=C（3）
C.F檢驗的P值＝0.01，表明中至少有一個變量對Y的影響顯著
D.F檢驗是對模型的檢驗，或說是對系數(shù)影響的聯(lián)合檢驗
A.可以用來檢驗假設(shè)：C（1）=3
B.可以用來檢驗假設(shè)：C（3）=2*C（1）+C（2）
C.可以用來檢驗假設(shè)：C（1）=C（2）
D.如果P值>0.3，說明Wald對應(yīng)的原假設(shè)是對的
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(shè)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?zāi)Ｐ偷娘@著性的
A.對樣本回歸函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行估計
B.對回歸結(jié)果進(jìn)行具體解釋
C.對根據(jù)樣本得到的估計進(jìn)行檢驗
D.根據(jù)利用檢驗結(jié)論進(jìn)行預(yù)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）
最新試題
計量經(jīng)濟(jì)建模的最終目的是為了正確的估計出參數(shù)。
如果一個時間序列中的數(shù)據(jù)與其自身過去的數(shù)據(jù)存在相關(guān)性，那么這個時間序列具有自相關(guān)性。
由于簡單線性回歸與現(xiàn)實經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象相關(guān)很遠(yuǎn)，因此預(yù)測沒有任何意義。
在簡單線性回歸模型y=β0+β1x+u中，假定E（u）≠0。令α0=E（u）。證明：這個模型總可以改寫為另一種形式：斜率與原來相同，但截距和誤差有所不同，并且新的誤差期望值為零。
除了模型設(shè)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(jì)研究非常重要。
當(dāng)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？（）
在計量模型中，X、Y代表參數(shù)和表示變量。
相關(guān)分析與回歸分析的經(jīng)濟(jì)含義一樣。
在進(jìn)行回歸分析時，如果自變量和因變量之間不存在線性關(guān)系，那么回歸結(jié)果將沒有任何意義。
當(dāng)一個變量對另一個變量的影響是正向的，我們稱之為什么？（）