A.方差=A*Xi，選擇權(quán)重W=1/（Xi）^（-0.5）
B.方差=A*Xi2，選擇權(quán)重W=1/Xi
C.方差=A*f（Xi），選擇權(quán)重W=1/f（Xi）^（-0.5）
D.方差=A*f（Xi），選擇權(quán)重W=1/（Xi）^（-0.5）
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A.不同Xi所對應(yīng)的總體殘差方差已知，利用加權(quán)最小二乘法來消除異方差
B.不同Xi所對應(yīng)的樣本殘差的方差結(jié)構(gòu)已知，利用GLS來消除或降低異方差
C.不同Xi所對應(yīng)的樣本殘差的方差結(jié)構(gòu)已知，利用OLS法來消除異方差
D.根據(jù)具體問題，可以考慮選擇不同的模型變換來消除異方差性
A.Yi^為負(fù)數(shù)，而B2為偶數(shù)，Park檢驗依然可行
B.對ui^2=B1*（Yi^）B2兩邊取自然對數(shù)線性化，然后再檢驗
C.原假設(shè)：B2=0，拒絕了原假設(shè)，則說明存在異方差
D.Park檢驗法還檢驗了異方差的結(jié)構(gòu)形式
A.圖示驗法
B.回歸檢驗法
C.White檢驗法
D.DW檢驗
A.異方差性
B.多重共線性
C.序列相關(guān)
D.設(shè)定誤差
A.OLS法得到的估計量是線性的、無偏的
B.樣本方差依然是真實總體方差的無偏估計量
C.T檢驗和F檢驗的結(jié)果可能會失效
D.OLS法得到的估計量不再具有最小方差性
A.人類學(xué)習(xí)行為的Error-learning模式影響
B.樣本數(shù)據(jù)存在例外點
C.社會經(jīng)濟現(xiàn)象存在規(guī)模效應(yīng)
D.人們個體心理和情緒的波動
A.對給定Xi，無法得到對Yi和總體回歸函數(shù)殘差，但可得到var（ui∣xi）
B.對給定Xi，隨機獲得某一個Yi，得到樣本殘差ui^而非總體殘差ui
C.對一組樣本（Xi，Yi）而言，只能獲得樣本回歸函數(shù)
D.實際中用樣本回歸函數(shù)代替總體的，用樣本殘差代替總體標(biāo)準(zhǔn)差，通過樣本殘差序列分布趨勢來分析同方差
A.啞變量的作用是將數(shù)據(jù)分類
B.啞變量設(shè)為0還是1，輸出的回歸結(jié)果完全一樣
C.啞變量設(shè)為0還是1，得出的結(jié)論完全一樣
D.變量分為N類，需要的啞變量個數(shù)
A.X的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化
B.Y關(guān)于X的邊際變化
C.X的絕對量發(fā)生一定變動時，引起因變量Y的相對變化率
D.Y關(guān)于X的彈性
A.Y與X是非線性的
B.Y與b1是非線性的
C.lnY與b1是線性的
D.lnY與lnX是線性的
最新試題
邊際分析、彈性分析、乘數(shù)分析等屬于經(jīng)濟結(jié)構(gòu)分析。
除了模型設(shè)定正確外，能否獲得用于計量分析的合適的樣本數(shù)據(jù)，對于經(jīng)濟研究非常重要。
簡述什么是工具變量法，并舉例說明其應(yīng)用場景。
在計量經(jīng)濟模型中，隨機擾動項與殘差項無區(qū)別。
請論述計量經(jīng)濟學(xué)在現(xiàn)代經(jīng)濟研究中的應(yīng)用及其重要性。
當(dāng)一個時間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時間的增加而增加時，我們稱之為什么？（）
計量模型（）。
只要運用計量模型估計出相關(guān)參數(shù)，就可以用于實際的經(jīng)濟計量分析。
對于估計出的樣本回歸線（）
相關(guān)分析與回歸分析的經(jīng)濟含義一樣。