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A.ESS(回歸平方和)
B.ESS(剩余平方和)
C.RSS(剩余平方和)
D.RSS(回歸平方和)
A.剩余項的均值為零
B.回歸線通過樣本均值
C.估計值等于實際觀測值的均值
D.被解釋變量估計值與剩余項不相關(guān)
A.用OLS法得出的樣本回歸線經(jīng)過樣本均值點
B.殘差的均值總為0
C.殘差與解釋變量的積之和為0
D.對殘差與的積求和,其值也為0
A.錯誤設(shè)定模型的OLS估計量仍然是無偏的
B.誤差方差的估計值是正確的
C.置信區(qū)間和假設(shè)檢驗仍然是有效的
D.但過度擬合模型中的估計量不是有效的。通常,它們的方差比真實模型中估計量的方差大。簡言之,OLS估計量是線性無偏估計量,但不是最優(yōu)線性無偏估計量
A.線性性
B.無偏性
C.有效性
D.一致性
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最新試題
當(dāng)模型存在不完全多重共線性時,可能產(chǎn)生的后果包括()。
統(tǒng)計推斷檢驗是檢驗參數(shù)估計值是否為抽樣的偶然結(jié)果。
多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個數(shù)的不減函數(shù),這給對比解釋變量個數(shù)不同模型的多重可決系數(shù)帶來缺陷,所以需要修正。
剩余平方和RSS的自由度為()
經(jīng)濟參數(shù)是表現(xiàn)變量之間相互依存程度的.決定經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和特征的.相對穩(wěn)定的因素,通常可以直接觀測。
如果簡單相關(guān)系數(shù)檢測法證明多元回歸模型的解釋變量兩兩不相關(guān),則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。
與簡單線性回歸相比,多元線性回歸中增加的基本假定是()。
模型只是研究者對所關(guān)注的那些部分所作的模擬,只能抓主要因素和主要特征,而不得不舍棄某些因素。
存在嚴重的完全多重共線性時,參數(shù)估計量的方差()
下列關(guān)于多重共線性后果的陳述中,正確的是()。