A.仍然可以使用t 統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢驗(yàn)單個(gè)系數(shù)的顯著性
B.自變量不能再包括有二值變量
C.因?yàn)樽兞糠蔷€性,所以不能再使用F統(tǒng)計(jì)量了
D.<R2不再成立
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在一元Probit模型中,系數(shù)β1表示:()
A.當(dāng)自變量x變化一個(gè)單位所引起因變量y的變化
B.當(dāng)自變量x成比例變化所引起的因變量y的變化
C.當(dāng)自變量x變化一個(gè)單位所引起模型的z值的變化
D.以上都不對(duì)
A.因?yàn)镺LS的假設(shè)條件不滿足,所以我們必須使用新的估計(jì)方法
B.我們?nèi)匀豢梢允褂枚嘣€性回歸模型的估計(jì)和推斷方法
C.我們?nèi)匀荒苁褂肙LS估計(jì)方法,但是即使所有的經(jīng)典假設(shè)條件都滿足,t統(tǒng)計(jì)量也不再具有正態(tài)性
D.在做假設(shè)檢驗(yàn)時(shí),相應(yīng)的臨界值會(huì)變?yōu)?.962,1.963等等
A.β2=1且β3=β4/β5
B.β2=0
C.β1+β2=1且β3=-2β4
D.β0=β1且β1=0
A.是t統(tǒng)計(jì)量的平方根
B.與t統(tǒng)計(jì)量相等
C.取值必然為負(fù)
D.是t統(tǒng)計(jì)量的平方
關(guān)于R2和下列敘述不正確的是:()
A.高的R2或者并不意味著回歸變量是被解釋變量的真實(shí)原因
B.高的R2或者并不意味著沒(méi)有忽略變量偏差
C.高的R2或者總是意味著增加的變量統(tǒng)計(jì)上是顯著的
D.高的R2或者并不意味著你有最合適的一組回歸變量
A.如果遺漏變量和變量之間是負(fù)相關(guān),不會(huì)影響前的系數(shù)估計(jì)值
B.一定會(huì)使的系數(shù)估計(jì)值上偏
C.即使在原來(lái)包含兩個(gè)變量的回歸中兩個(gè)斜率系數(shù)都顯著為正,也可能使變量前的系數(shù)估計(jì)值為負(fù)
D.將使變量和殘差項(xiàng)的乘積的和不為0
A.用斜率系數(shù)的估計(jì)值減1,然后除以估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤(s.e.),然后但得到數(shù)的絕對(duì)值是否大于1.96
B.用斜率系數(shù)的估計(jì)值加減1.96得到區(qū)間上下限,然后看此區(qū)間是否包含1
C.看斜率系數(shù)估計(jì)值是否介于0.95和1.05之間
D.檢查看看是否很接近于1
A.若誤差同方差,則采用異方差文件標(biāo)準(zhǔn)誤是不合適的
B.若誤差異方差,利用同方差適用標(biāo)準(zhǔn)誤計(jì)算的t統(tǒng)計(jì)量即使在大樣本下也不服從正態(tài)分布
C.同方差適用的標(biāo)準(zhǔn)誤亦適用于異方差情形
D.除非有充足的理由相信誤差異方差,否則還是謹(jǐn)慎地接受誤差同方差的假設(shè)
A.E(ui丨Xi)=0
B.(Xi,Yi),i,…,n是獨(dú)立同分布的
C.模型是同方差的
D.模型不存在完全共線性
A.如果n>25,估計(jì)量是正態(tài)分布的
B.是BLUE
C.如果誤差項(xiàng)是同方差,那么估計(jì)量一定是正太分布
D.是無(wú)偏且一致的估計(jì)量
最新試題
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)論述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)研究中的應(yīng)用及其重要性。
如果一個(gè)時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)與其自身過(guò)去的數(shù)據(jù)存在相關(guān)性,那么這個(gè)時(shí)間序列具有自相關(guān)性。
對(duì)于估計(jì)出的樣本回歸線()
在t檢驗(yàn)過(guò)程中,如果小概率事件竟然發(fā)生了,就認(rèn)為原假設(shè)不真。
除了模型設(shè)定正確外,能否獲得用于計(jì)量分析的合適的樣本數(shù)據(jù),對(duì)于經(jīng)濟(jì)研究非常重要。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)質(zhì)就是對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)量分析。
無(wú)多重共線性是簡(jiǎn)單線性回歸模型的古典假定之一。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的最終目的是為了正確的估計(jì)出參數(shù)。
相關(guān)分析與回歸分析的經(jīng)濟(jì)含義一樣。