A.用OLS法得出的樣本回歸線經(jīng)過樣本均值點(diǎn)
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(duì)殘差與的積求和，其值也為0
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A.錯(cuò)誤設(shè)定模型的OLS估計(jì)量仍然是無偏的
B.誤差方差的估計(jì)值是正確的
C.置信區(qū)間和假設(shè)檢驗(yàn)仍然是有效的
D.但過度擬合模型中的估計(jì)量不是有效的。通常，它們的方差比真實(shí)模型中估計(jì)量的方差大。簡言之，OLS估計(jì)量是線性無偏估計(jì)量，但不是最優(yōu)線性無偏估計(jì)量
A.線性性
B.無偏性
C.有效性
D.一致性
A.無截距模型使用了原始的平方和及交叉乘積，而有截距使用了均值調(diào)整后的平方和及交叉乘積
B.在樣本方差時(shí)的自由度為N-1，而非N-2（只有一個(gè)未知參數(shù)）
C.無截距模型一般不計(jì)算R2
D.有截距模型的殘差平方和，總為0，但無截距模型不一定為0
A.簡約性
B.可識(shí)別性
C.擬合優(yōu)度
D.理論一致性預(yù)測能力
A.從模型中刪掉一個(gè)變量
B.獲取額外的數(shù)據(jù)或新的樣本
C.重新考慮模型
D.參數(shù)的先驗(yàn)信息
E.變量變換
最新試題
多重共線性的修正方法包括（）。
存在嚴(yán)重的完全多重共線性時(shí)，參數(shù)估計(jì)量的方差（）
被解釋變量是作為模型分析研究對(duì)象的變量。
模型只是研究者對(duì)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。
經(jīng)濟(jì)參數(shù)是變量間數(shù)量關(guān)系和經(jīng)濟(jì)數(shù)量規(guī)律性的具體體現(xiàn)，獲取經(jīng)濟(jì)參數(shù)的數(shù)值是經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的主要目的。
經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢是導(dǎo)致模型產(chǎn)生多重共線性的重要原因之一。
經(jīng)濟(jì)參數(shù)是表現(xiàn)變量之間相互依存程度的.決定經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和特征的.相對(duì)穩(wěn)定的因素，通常可以直接觀測。
完全造成共線性產(chǎn)生的后果有哪些？
不完全多重共線性下，對(duì)參數(shù)區(qū)間估計(jì)時(shí)，置信區(qū)間趨于（）
可決系數(shù)需要修正的原因是擾動(dòng)存在自相關(guān)性。