A.簡(jiǎn)約性
B.可識(shí)別性
C.擬合優(yōu)度
D.理論一致性預(yù)測(cè)能力
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你可能感興趣的試題
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
A.在近似共線性的情形下，OLS估計(jì)量仍然是無(wú)偏的。
B.近似共線性并未破壞OLS估計(jì)量的最小方差性。
C.即使在總體回歸方程中變量X之間不是線性相關(guān)的，但在某個(gè)樣本中，X變量之間可能線性相關(guān)，多重共線性是一個(gè)樣本（回歸）現(xiàn)象。
A.問(wèn)題的性質(zhì)（異質(zhì)性截面數(shù)據(jù)）
B.殘差的圖形檢驗(yàn)
C.帕克檢驗(yàn)（PARK TEST）
D.格萊澤檢驗(yàn)（GLEJSER TEST）
E.懷特的一般異方差檢驗(yàn)（WHITE GENERAL HETEROSCEDASTICITY TEST）
F.異方差的其他檢驗(yàn)方法
最新試題
簡(jiǎn)單線性回歸的五個(gè)基本假定是什么？
多重共線性問(wèn)題的實(shí)質(zhì)是樣本現(xiàn)象，因此可以通過(guò)增加樣本信息得到改善。
統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中，F(xiàn)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驼w顯著性，t檢驗(yàn)單個(gè)解釋變量顯著性。
被解釋變量是作為模型分析研究對(duì)象的變量。
一般而言，如果每?jī)蓚€(gè)解釋變量的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)（零階相關(guān)系數(shù)）比較高，例如大于（），則可認(rèn)為存在著較嚴(yán)重的多重共線性。
如果簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢測(cè)法證明多元回歸模型的解釋變量?jī)蓛刹幌嚓P(guān)，則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。
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。
多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個(gè)數(shù)的不減函數(shù)，這給對(duì)比解釋變量個(gè)數(shù)不同模型的多重可決系數(shù)帶來(lái)缺陷，所以需要修正。
模型整體顯著性F檢驗(yàn)包含的兩個(gè)自由度是（）。
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?？梢灾苯佑^測(cè)。