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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
當(dāng)一個(gè)時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時(shí)間的增加而增加時(shí),我們稱之為什么?()
在t檢驗(yàn)過(guò)程中,如果小概率事件竟然發(fā)生了,就認(rèn)為原假設(shè)不真。
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。
在計(jì)量模型中,X、Y代表參數(shù)和表示變量。
下列哪種情況可能會(huì)導(dǎo)致自相關(guān)性?()
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。
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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)。
對(duì)于被解釋變量平均值預(yù)測(cè)與個(gè)別值預(yù)測(cè),()。
當(dāng)一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量的影響是正向的,我們稱之為什么?()