A.方程的顯著性檢驗
B.多重共線性檢驗
C.異方差性檢驗
D.預(yù)測檢驗
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已知含有截距項的三元線性回歸模型估計的殘差平方和為,估計用樣本容量為24,則隨機誤差項的方差估計量為()。
A.33.33
B.40
C.38.09
D.36.36
A.n≥k+1
B.n≤k+1
C.n≥30
D.n≥3(k+1)
A.離差平方和
B.均值
C.概率
D.方差
下圖中“{”所指的距離是()
A.隨機誤差項
B.殘差
C.的離差
D.的離差
A.解釋變量和被解釋變量都是隨機變量
B.解釋變量為非隨機變量,被解釋變量為隨機變量
C.解釋變量和被解釋變量都為非隨機變量
D.解釋變量為隨機變量,被解釋變量為非隨機變量
最新試題
如果回歸模型違背了同方差假定,最小二乘估計量是()
擬合優(yōu)度R2的值越大,說明樣本回歸模型對總體回歸模型的代表性越強。
引入虛擬變量后,用普通最小二乘法得到的估計量仍是無偏的。
當(dāng)存在自相關(guān)時,OLS估計量是有偏的并且也是無效的。
在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中,對模型中的每一個隨機方程單獨使用普通最小二乘法得到的估計參數(shù)是()
內(nèi)生變量的滯后值仍然是內(nèi)生變量。
在存在異方差情況下,常用的OLS法總是高估了估計量的標(biāo)準(zhǔn)差。
將一年四個季度對被解釋變量的影響引入到包含截距項的回歸模型當(dāng)中,則需要引入虛擬變量的個數(shù)為()
在任何情況下OLS估計量都是待估參數(shù)的最優(yōu)線性無偏估計。
總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時因變量的條件均值的軌跡。