A.異方差性
B.多重共線性
C.序列相關(guān)
D.設(shè)定誤差
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A.OLS法得到的估計(jì)量是線性的、無(wú)偏的
B.樣本方差依然是真實(shí)總體方差的無(wú)偏估計(jì)量
C.T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的結(jié)果可能會(huì)失效
D.OLS法得到的估計(jì)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(diǎn)
C.社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象存在規(guī)模效應(yīng)
D.人們個(gè)體心理和情緒的波動(dòng)
A.對(duì)給定Xi，無(wú)法得到對(duì)Yi和總體回歸函數(shù)殘差，但可得到var（ui∣xi）
B.對(duì)給定Xi，隨機(jī)獲得某一個(gè)Yi，得到樣本殘差ui^而非總體殘差ui
C.對(duì)一組樣本（Xi，Yi）而言，只能獲得樣本回歸函數(shù)
D.實(shí)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(guò)樣本殘差序列分布趨勢(shì)來(lái)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(gè)數(shù)
A.X的相對(duì)變化，引起Y的期望值絕對(duì)量變化
B.Y關(guān)于X的邊際變化
C.X的絕對(duì)量發(fā)生一定變動(dòng)時(shí)，引起因變量Y的相對(duì)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
A.Y對(duì)L的彈性＝b1
B.如果B+C ＞1表明規(guī)模報(bào)酬為遞減
C.Y對(duì)K的彈性是常量
D.如果B+C < 1，表明規(guī)模報(bào)酬為遞減
A.Y的導(dǎo)數(shù)=B2/X
B.Y關(guān)于X的彈性=B2/Y
C.X增加1個(gè)單位，Y平均增加B2個(gè)單位
D.X增加1%，Y平均增加B2個(gè)單位
A.Y=1/（a+b*X）
B.Y=a+b*log（X）
C.Y=（a+b*X）^0.5
D.Y=a*X^b
A.一定不在回歸直線上
B.一定在回歸直線上
C.不一定在回歸直線上
D.在回歸直線上方
最新試題
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。
在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與殘差項(xiàng)無(wú)區(qū)別。
下列哪些是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本假設(shè)？（）
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)。
對(duì)于被解釋變量平均值預(yù)測(cè)與個(gè)別值預(yù)測(cè)區(qū)間，（）。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要任務(wù)不包括以下哪一項(xiàng)？（）
回歸系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的原理是“小概率事件不易發(fā)生”。
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。
論述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)政策制定中的作用和重要性。
下列哪種情況可能會(huì)導(dǎo)致自相關(guān)性？（）