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設(shè)K為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)（包括截距項(xiàng)），n為樣本容量，ESS為殘差平方和，RSS為回歸平方和。則對(duì)總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)構(gòu)造的F統(tǒng)計(jì)量為（）。
A、A
B、B
C、C
D、D
回歸模型，
,i=1，…，25中，總體方差未知，檢驗(yàn)
時(shí)，所用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量
服從（）。
A.A
B.B
C.C
D.D
下面哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的（）。
A.A
B.B
C.C
D.D
參數(shù) 的估計(jì)量 具備有效性是指（）
A、A
B、B
C、C
D、D
最小二乘準(zhǔn)則是指使（）達(dá)到最小值的原則確定樣本回歸方程。
A、A
B、B
C、C
D、D
最新試題
給定顯著性水平a及自由度，若計(jì)算得到的t值超過(guò)臨界的t值，我們將接受零假設(shè)
判定系數(shù)2R的大小不受回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響。
在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。
隨機(jī)誤差項(xiàng)iu和殘差項(xiàng)ie是一回事。
多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。
擬合優(yōu)度R2的值越大，說(shuō)明樣本回歸模型對(duì)總體回歸模型的代表性越強(qiáng)。
在回歸模型滿足DW檢驗(yàn)的前提條件下，當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量等于2時(shí)，表明（）
為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個(gè)定性變量有m類，則要引入m個(gè)虛擬變量。
如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是有偏無(wú)效的。
在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。