A.用OLS法計(jì)算得到的樣本回歸函數(shù)沒有算錯(cuò)
B.可以利用樣本回歸函數(shù)直接推斷總體回歸函數(shù)
C.估計(jì)量的方差是最小的
D.估計(jì)量的均值與總體均值相同的情況下，方差最小
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A.修正的決策系數(shù)< R2
B.修正的的決策系數(shù)≥R2
C.修正的的決策系數(shù)大于零
D.修正的決策系數(shù)可能為負(fù)
A.R2越大，說(shuō)明該模型就越好
B.R2表示關(guān)于解釋變量與被解釋變量間的相關(guān)系數(shù)
C.如果R2較小，說(shuō)明該模型沒有價(jià)值
D.R2測(cè)量了OLS法得到的樣本回歸函數(shù)與樣本點(diǎn)間擬合程度
A.利用OLS法得到的回歸方程的估計(jì)系數(shù)是BLUE的
B.BLUE表示回歸系數(shù)最優(yōu)線性的、無(wú)偏的和有效的
C.有效表示均值相等的情況下，方差最小
D.無(wú)偏表示不同樣本得到的均值等于總體均值
A.OLS法得到回歸方程總是有效的
B.OLS法是對(duì)Ui?=Yi-Yi?的平方和求偏導(dǎo)數(shù)求得到回歸方程的系數(shù)
C.對(duì)Ui?=Yi-Yi?平方和，分別對(duì)樣本變量求偏，并令其為0，解方程組得到回歸系數(shù)
D.對(duì)Ui?=Yi-Yi?平方和，分別對(duì)回歸系數(shù)求偏導(dǎo)數(shù)，并令其為0，解方程組得到回歸系數(shù)
A.P-值越小，說(shuō)明樣本出現(xiàn)越不容易
B.P-值越小，拒絕原假設(shè)發(fā)生錯(cuò)誤的概率越小
C.P-值越小，說(shuō)明檢驗(yàn)結(jié)果在統(tǒng)計(jì)意義上越顯著
D.通常P值< 10%記為*，P值< 5%記為**；P值< 1%記為***
A.非負(fù)函數(shù)與X軸圍成的曲邊面積為1，則此函數(shù)為分布函數(shù)
B.F分布只能用于對(duì)多變量均值的齊性進(jìn)行檢驗(yàn)
C.離開了估計(jì)量和分布函數(shù)，假設(shè)檢驗(yàn)就無(wú)從談起
D.同一分布可以用在多種不同的檢驗(yàn)上
A.統(tǒng)計(jì)量是一個(gè)公式，其中包含總體信息和樣本信息
B.臨界值對(duì)偏離總體均值越遠(yuǎn)，發(fā)生的概率越小
C.接受了原假設(shè)，說(shuō)明原假設(shè)是正確的
D.通常把希望得到的檢驗(yàn)結(jié)果反面設(shè)為原假設(shè)
A.如方程左邊Yi上面帶^，表示給定Xi的情況下，樣本回歸線上對(duì)應(yīng)點(diǎn)的函數(shù)值
B.如果方程右邊的系數(shù)Bi帶^，表示它是樣本回歸系數(shù)
C.解釋變量Xi是已知的，Xi是永遠(yuǎn)不會(huì)帶^的
D.Ui帶^表示表示總體回歸方程的殘差
A.總體回歸方程一般可以利用樣本回歸方程來(lái)代替
B.樣本回歸方程因樣本選擇的不同而不同
C.總體回歸方程客觀上是不可得，是理想化的
D.利用樣本回歸方程來(lái)推斷總體回歸方程，并非總是可靠的
A.Y=B1+B2*Xi2
B.Y=B1+（B1/B2）*Xi2
C.Y=B1+B2*Xi
D.Y=B1+B2*（1/Xi2）
最新試題
計(jì)量模型（）。
在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如果自變量和因變量之間不存在線性關(guān)系，那么回歸結(jié)果將沒有任何意義。
給定顯著性水平及自由度，若計(jì)算得到的值超過(guò)臨界值，我們將接受零假設(shè)。
如何通過(guò)樣本觀測(cè)值正確的估計(jì)總體模型中的參數(shù)，是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的重要內(nèi)容。
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)于被解釋變量平均值預(yù)測(cè)與個(gè)別值預(yù)測(cè)，（）。
相關(guān)分析與回歸分析的經(jīng)濟(jì)含義一樣。
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。
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。
無(wú)多重共線性是簡(jiǎn)單線性回歸模型的古典假定之一。