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你可能感興趣的試題
A.當(dāng)存在異方差性、自相關(guān)性和多重共線性時(shí)，都會(huì)導(dǎo)致參數(shù)顯著性檢驗(yàn)失去意義
B.當(dāng)存在異方差性、自相關(guān)性和多重共線性時(shí)，利用普通最小二乘法的估計(jì)量都存在
C.當(dāng)存在異方差性、自相關(guān)性和多重共線性時(shí)，仍然可以進(jìn)行模型預(yù)測(cè)
D.當(dāng)存在異方差性、自相關(guān)性和多重共線性時(shí)，如果參數(shù)估計(jì)量存在，那么都具有有效性
E.當(dāng)存在異方差性、自相關(guān)性和多重共線性時(shí)，都可以通過(guò)一定的方法進(jìn)行補(bǔ)救
A.完全共線性下參數(shù)估計(jì)量不存在
B.參數(shù)估計(jì)量不具有有效性
C.近似共線性下普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量的方差變大
D.參數(shù)估計(jì)量的經(jīng)濟(jì)意義不合理
E.變量的顯著性檢驗(yàn)和模型的預(yù)測(cè)功能失去意義
A.排除引起共線性的解釋變量
B.加權(quán)最小二乘法
C.差分法
D.逐步回歸法
A.異方差性
B.自相關(guān)性
C.隨機(jī)解釋變量
D.多重共線性
最新試題
由于簡(jiǎn)單線性回歸與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象相關(guān)很遠(yuǎn)，因此預(yù)測(cè)沒(méi)有任何意義。
無(wú)多重共線性是簡(jiǎn)單線性回歸模型的古典假定之一。
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。
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)建模的最終目的是為了正確的估計(jì)出參數(shù)。
相關(guān)分析與回歸分析的經(jīng)濟(jì)含義一樣。
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。
工具變量法的基本思想是通過(guò)尋找一個(gè)與誤差項(xiàng)相關(guān)的變量，來(lái)消除什么問(wèn)題？（）
簡(jiǎn)述什么是工具變量法，并舉例說(shuō)明其應(yīng)用場(chǎng)景。
在簡(jiǎn)單線性回歸模型y=β0+β1x+u中，假定E（u）≠0。令α0=E（u）。證明：這個(gè)模型總可以改寫(xiě)為另一種形式：斜率與原來(lái)相同，但截距和誤差有所不同，并且新的誤差期望值為零。