A.OLS法得到的估計(jì)量是線性的、無(wú)偏的
B.樣本方差依然是真實(shí)總體方差的無(wú)偏估計(jì)量
C.T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的結(jié)果可能會(huì)失效
D.OLS法得到的估計(jì)量不再具有最小方差性
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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(diǎn)
C.社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象存在規(guī)模效應(yīng)
D.人們個(gè)體心理和情緒的波動(dòng)
A.對(duì)給定Xi,無(wú)法得到對(duì)Yi和總體回歸函數(shù)殘差,但可得到var(ui∣xi)
B.對(duì)給定Xi,隨機(jī)獲得某一個(gè)Yi,得到樣本殘差ui^而非總體殘差ui
C.對(duì)一組樣本(Xi,Yi)而言,只能獲得樣本回歸函數(shù)
D.實(shí)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(biāo)準(zhǔn)差,通過(guò)樣本殘差序列分布趨勢(shì)來(lái)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(gè)數(shù)
A.X的相對(duì)變化,引起Y的期望值絕對(duì)量變化
B.Y關(guān)于X的邊際變化
C.X的絕對(duì)量發(fā)生一定變動(dòng)時(shí),引起因變量Y的相對(duì)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(duì)L的彈性=b1
B.如果B+C >1表明規(guī)模報(bào)酬為遞減
C.Y對(duì)K的彈性是常量
D.如果B+C < 1,表明規(guī)模報(bào)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(gè)單位,Y平均增加B2個(gè)單位
D.X增加1%,Y平均增加B2個(gè)單位
A.Y=1/(a+b*X)
B.Y=a+b*log(X)
C.Y=(a+b*X)^0.5
D.Y=a*X^b
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
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
最新試題
只要運(yùn)用計(jì)量模型估計(jì)出相關(guān)參數(shù),就可以用于實(shí)際的經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析。
計(jì)量模型()。
關(guān)于X和Y兩個(gè)變量的樣本相關(guān)系數(shù),說(shuō)法錯(cuò)誤的是()
無(wú)多重共線性是簡(jiǎn)單線性回歸模型的古典假定之一。
在計(jì)量模型中,X、Y代表參數(shù)和表示變量。
對(duì)于被解釋變量平均值預(yù)測(cè)與個(gè)別值預(yù)測(cè),()。
請(qǐng)簡(jiǎn)述工具變量法的基本思想。
下列哪些是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本假設(shè)?()
由于簡(jiǎn)單線性回歸與現(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。
下列哪種情況可能會(huì)導(dǎo)致自相關(guān)性?()