A.拼命刷題
B.溫習(xí)先修課程中學(xué)過(guò)的與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)的知識(shí)
C.善于向他人請(qǐng)教
D.理論學(xué)習(xí)與實(shí)踐應(yīng)用并重
E.有針對(duì)性地巧做題
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A.將先知道遺漏變量引入模型,估計(jì)并檢驗(yàn)其參數(shù)是否顯著不為零
B.當(dāng)不知道遺漏了哪個(gè)變量時(shí)需尋找一個(gè)替代變量Z
C.用所設(shè)定模型中被解釋變量Y的估計(jì)值?的若干次冪來(lái)充當(dāng)該“替代”變量
D.用所設(shè)定模型中被解釋變量Y的估計(jì)值?來(lái)充當(dāng)“替代”變量
A.常見的檢驗(yàn)方法是t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)。
B.如果模型中誤選了無(wú)關(guān)變量,則其系數(shù)的真值應(yīng)為零
C.檢驗(yàn)若干個(gè)變量是否應(yīng)包括在模型中用t檢驗(yàn)
D.檢驗(yàn)若干個(gè)變量是否應(yīng)同時(shí)包括在模型中用F檢驗(yàn)
A.度量偏誤可能發(fā)生在解釋變量上,也可能發(fā)生在被解釋變量上
B.解釋變量度量誤差的后果是OLS估計(jì)量是有偏的且不一致的
C.被解釋變量度量誤差的后果是OLS估計(jì)量和方差都是有偏的
D.當(dāng)存在變量設(shè)定誤差時(shí),可采用工具變量或替代變量來(lái)解決
A.余下變量的估計(jì)量X1的標(biāo)準(zhǔn)差不變
B.當(dāng)解釋變量與冗余變量線性相關(guān)時(shí),含冗余變量模型回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差變大
C.含冗余變量的OLS估計(jì)得到估計(jì)量不具最小方差
D.含冗余變量的模型參數(shù)的估計(jì)值的置信區(qū)間變寬
A.解釋變量的系數(shù)是有偏的
B.解釋變量的系數(shù)是不一致的
C.OLS估計(jì)量的誤差方差和標(biāo)準(zhǔn)都是無(wú)偏的
D.回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)和模型顯著性的F檢驗(yàn)結(jié)果不可靠
A.解釋變量有遺漏
B.解釋變量有冗余
C.模型形式有偏誤
D.模型度量選擇出現(xiàn)偏誤
A.模型簡(jiǎn)潔性
B.代入數(shù)據(jù)后,參數(shù)估計(jì)量能夠求解出唯一解,即模型是可識(shí)別的
C.樣本數(shù)據(jù)與模型有較大擬合優(yōu)度
D.模型估計(jì)結(jié)論與相關(guān)理論有較好的一致性
A.因子分析法
B.嶺回歸分析法
C.路徑分析法
D.主成份分析法
A.刪掉一個(gè)或多個(gè)變量
B.差分方法
C.對(duì)模型變量進(jìn)行變換或重新設(shè)定模型
D.利用先驗(yàn)信息、補(bǔ)充樣本或數(shù)據(jù)
A.研究目標(biāo)是預(yù)測(cè)被解釋變量均值時(shí),多重共線性必定導(dǎo)致壞的結(jié)果
B.一般程度的共線性不用采取救治措施
C.樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)致的多重共線性的救治辦法有限
D.關(guān)鍵是降低多重共線性的程度
最新試題
當(dāng)一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量的影響是正向的,我們稱之為什么?()
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。
對(duì)于估計(jì)出的樣本回歸線()
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。
邊際分析、彈性分析、乘數(shù)分析等屬于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析。
當(dāng)一個(gè)時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時(shí)間的增加而增加時(shí),我們稱之為什么?()
對(duì)于被解釋變量平均值預(yù)測(cè)與個(gè)別值預(yù)測(cè),()。
無(wú)多重共線性是簡(jiǎn)單線性回歸模型的古典假定之一。
下列哪種情況可能會(huì)導(dǎo)致自相關(guān)性?()