A.Yi^為負數(shù),而B2為偶數(shù),Park檢驗依然可行
B.對ui^2=B1*(Yi^)B2兩邊取自然對數(shù)線性化,然后再檢驗
C.原假設(shè):B2=0,拒絕了原假設(shè),則說明存在異方差
D.Park檢驗法還檢驗了異方差的結(jié)構(gòu)形式
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A.圖示驗法
B.回歸檢驗法
C.White檢驗法
D.DW檢驗
A.異方差性
B.多重共線性
C.序列相關(guān)
D.設(shè)定誤差
A.OLS法得到的估計量是線性的、無偏的
B.樣本方差依然是真實總體方差的無偏估計量
C.T檢驗和F檢驗的結(jié)果可能會失效
D.OLS法得到的估計量不再具有最小方差性
A.人類學(xué)習(xí)行為的Error-learning模式影響
B.樣本數(shù)據(jù)存在例外點
C.社會經(jīng)濟現(xiàn)象存在規(guī)模效應(yīng)
D.人們個體心理和情緒的波動
A.對給定Xi,無法得到對Yi和總體回歸函數(shù)殘差,但可得到var(ui∣xi)
B.對給定Xi,隨機獲得某一個Yi,得到樣本殘差ui^而非總體殘差ui
C.對一組樣本(Xi,Yi)而言,只能獲得樣本回歸函數(shù)
D.實際中用樣本回歸函數(shù)代替總體的,用樣本殘差代替總體標準差,通過樣本殘差序列分布趨勢來分析同方差
A.啞變量的作用是將數(shù)據(jù)分類
B.啞變量設(shè)為0還是1,輸出的回歸結(jié)果完全一樣
C.啞變量設(shè)為0還是1,得出的結(jié)論完全一樣
D.變量分為N類,需要的啞變量個數(shù)
A.X的相對變化,引起Y的期望值絕對量變化
B.Y關(guān)于X的邊際變化
C.X的絕對量發(fā)生一定變動時,引起因變量Y的相對變化率
D.Y關(guān)于X的彈性
A.Y與X是非線性的
B.Y與b1是非線性的
C.lnY與b1是線性的
D.lnY與lnX是線性的
A.Y對L的彈性=b1
B.如果B+C >1表明規(guī)模報酬為遞減
C.Y對K的彈性是常量
D.如果B+C < 1,表明規(guī)模報酬為遞減
A.Y的導(dǎo)數(shù)=B2/X
B.Y關(guān)于X的彈性=B2/Y
C.X增加1個單位,Y平均增加B2個單位
D.X增加1%,Y平均增加B2個單位
最新試題
在計量模型中,X、Y代表參數(shù)和表示變量。
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(shè)不真。
無多重共線性是簡單線性回歸模型的古典假定之一。
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)濟研究非常重要。
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。
只要運用計量模型估計出相關(guān)參數(shù),就可以用于實際的經(jīng)濟計量分析。
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?()
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。
計量經(jīng)濟建模的最終目的是為了正確的估計出參數(shù)。
相關(guān)分析與回歸分析的經(jīng)濟含義一樣。