最小二乘準(zhǔn)則是指使（）達(dá)到最小值的原則確定樣本回歸方程。
A、A
B、B
C、C
D、D
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A.產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本增加356元
B.產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本減少1.5元
C.產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本平均增加356元
D.產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元
A.RSS=TSS+ESS
B.TSS=RSS+ESS
C.ESS=RSS-TSS
D.ESS=TSS+RSS
A.總體平方和
B.回歸平方和
C.殘差平方和
A.方程的顯著性檢驗(yàn)
B.多重共線性檢驗(yàn)
C.異方差性檢驗(yàn)
D.預(yù)測檢驗(yàn)
已知含有截距項(xiàng)的三元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為
，估計(jì)用樣本容量為24，則隨機(jī)誤差項(xiàng)
的方差估計(jì)量為（）。
A.33.33
B.40
C.38.09
D.36.36
最新試題
杜賓—瓦爾森檢驗(yàn)?zāi)軌驒z驗(yàn)出任何形式的自相關(guān)。
一個(gè)聯(lián)立方程模型中的外生變量在另一個(gè)聯(lián)立方程模型中可能是內(nèi)生變量。
總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時(shí)因變量的條件均值的軌跡。
擬合優(yōu)度R2的值越大，說明樣本回歸模型對總體回歸模型的代表性越強(qiáng)。
隨機(jī)誤差項(xiàng)iu和殘差項(xiàng)ie是一回事。
識別的階條件僅僅是判別模型是否可識別的必要條件而不是充分條件。
線性回歸模型意味著變量是線性的。
隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。
多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。
引入虛擬變量后，用普通最小二乘法得到的估計(jì)量仍是無偏的。