A.Y=1/(a+b*X)
B.Y=a+b*log(X)
C.Y=(a+b*X)^0.5
D.Y=a*X^b
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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
A.樣本容量愈大,預測的方差愈小,預測的精度愈大
B.樣本中解釋變量的離均差和愈大,預測方差小預測精度愈大
C.內(nèi)插預測精度比較有把握,外推預測的能力下降
D.當n大,預測點取值X0接近于X的平均值時,預測方差最小
A.n越大,預測精度越高
B.在X均值處,置信帶的寬度最小,其附近的預測精度變大
C.E(Y∣X)預測區(qū)間< 個體值Y0預測區(qū)間
D.X越遠離其均值,置信帶變寬,預測精度下降
A.對變量X3*X2進行遺漏變量檢驗時,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.信息準則AIC越小說明模型越簡潔
D.信息準則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構
B.Chow檢驗的原假設:斷點前后回歸方程的結構是相同的
C.Chow檢驗的原假設:斷點前后兩個方程的對應系數(shù)相等
D.Chow檢驗可以檢驗是否有斷點存在
A.F檢驗的原假設是:R2=0
B.F檢驗的原假設是: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:C(1)=3
B.可以用來檢驗假設:C(3)=2*C(1)+C(2)
C.可以用來檢驗假設:C(1)=C(2)
D.如果P值>0.3,說明Wald對應的原假設是對的
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
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
最新試題
無多重共線性是簡單線性回歸模型的古典假定之一。
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)存在相關性,那么這個時間序列具有自相關性。
下列哪種情況可能會導致自相關性?()
在進行回歸分析時,如果自變量和因變量之間不存在線性關系,那么回歸結果將沒有任何意義。
在計量經(jīng)濟模型中,隨機擾動項與殘差項無區(qū)別。
計量經(jīng)濟建模的最終目的是為了正確的估計出參數(shù)。
關于X和Y兩個變量的樣本相關系數(shù),說法錯誤的是()
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。
簡述什么是工具變量法,并舉例說明其應用場景。
回歸系數(shù)假設檢驗的原理是“小概率事件不易發(fā)生”。