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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(xiàng)的均值為零
B.回歸線通過(guò)樣本均值
C.估計(jì)值等于實(shí)際觀測(cè)值的均值
D.被解釋變量估計(jì)值與剩余項(xiàng)不相關(guān)
A.用OLS法得出的樣本回歸線經(jīng)過(guò)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
最新試題
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。
與簡(jiǎn)單線性回歸相比，多元線性回歸中增加的基本假定是（）。
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。
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（）
模型是對(duì)所研究的某種現(xiàn)象、某種關(guān)系或某種過(guò)程的一種模擬。
在多元線性回歸模型中（具有截距項(xiàng)），若引入K個(gè)解釋變量，則模型中存在K+1個(gè)待估參數(shù)。
經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)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(cè)。
當(dāng)模型存在不完全多重共線性時(shí)，可能產(chǎn)生的后果包括（）。
可以利用t分布的性質(zhì)認(rèn)識(shí)樣本容量較小時(shí)參數(shù)估計(jì)值的分布特征。