你可能感興趣的試題

單項(xiàng)選擇題
對(duì)于一個(gè)回歸模型中不包含截距項(xiàng)，若將一個(gè)具有m個(gè)不同性質(zhì)的質(zhì)的因素引入進(jìn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，則虛擬變量數(shù)目為（）。
A.m
B.m-1
C.m-2
D.m+1
填空題
隨機(jī)解釋變量最主要的解決方法是：（）。
答案：工具變量法
填空題
Probit模型或Logit模型最主要的參數(shù)估計(jì)方法是（）。
答案：極大似然估計(jì)法
填空題
虛擬變量的引入方式主要有兩種：（）和（）。
答案：加法類型；乘法類型
填空題
虛擬變量在單一方程中，可以作為解釋變量，也可以作為（）。
答案：被解釋變量或因變量
填空題
在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，我們把反映定性（或?qū)傩裕┮蛩刈兓≈禐?和1的人工變量稱為（）。
答案：虛擬變量
多項(xiàng)選擇題
下列關(guān)于異方差性、自相關(guān)性和多重共線性的說法，正確的有（）。
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)，都可以通過一定的方法進(jìn)行補(bǔ)救
多項(xiàng)選擇題
對(duì)具有多重共線性的模型采用普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)，會(huì)產(chǎn)生的不良后果有（）。
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
單項(xiàng)選擇題
下列各項(xiàng)中，不屬于解決多重共線性的方法的有（）。
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
單項(xiàng)選擇題
簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣方法主要用于檢驗(yàn)（）。
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

首頁(yè)

題庫(kù)

網(wǎng)課

在線?？?/h3>

桌面端

對(duì)違背零均值的情況可采用引入虛擬變量的方法，這時(shí)會(huì)對(duì)下列某項(xiàng)產(chǎn)生影響（）。

你可能感興趣的試題

對(duì)于一個(gè)回歸模型中不包含截距項(xiàng)，若將一個(gè)具有m個(gè)不同性質(zhì)的質(zhì)的因素引入進(jìn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，則虛擬變量數(shù)目為（）。

隨機(jī)解釋變量最主要的解決方法是：（）。

Probit模型或Logit模型最主要的參數(shù)估計(jì)方法是（）。

虛擬變量的引入方式主要有兩種：（）和（）。

虛擬變量在單一方程中，可以作為解釋變量，也可以作為（）。

在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，我們把反映定性（或?qū)傩裕┮蛩刈兓≈禐?和1的人工變量稱為（）。

下列關(guān)于異方差性、自相關(guān)性和多重共線性的說法，正確的有（）。

對(duì)具有多重共線性的模型采用普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)，會(huì)產(chǎn)生的不良后果有（）。

下列各項(xiàng)中，不屬于解決多重共線性的方法的有（）。

簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣方法主要用于檢驗(yàn)（）。

對(duì)違背零均值的情況可采用引入虛擬變量的方法，這時(shí)會(huì)對(duì)下列某項(xiàng)產(chǎn)生影響（）。

你可能感興趣的試題

對(duì)于一個(gè)回歸模型中不包含截距項(xiàng)，若將一個(gè)具有m個(gè)不同性質(zhì)的質(zhì)的因素引入進(jìn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，則虛擬變量數(shù)目為（）。

隨機(jī)解釋變量最主要的解決方法是：（）。

Probit模型或Logit模型最主要的參數(shù)估計(jì)方法是（）。

虛擬變量的引入方式主要有兩種：（）和（）。

虛擬變量在單一方程中，可以作為解釋變量，也可以作為（）。

在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，我們把反映定性（或?qū)傩裕┮蛩刈兓≈禐?和1的人工變量稱為（）。

下列關(guān)于異方差性、自相關(guān)性和多重共線性的說法，正確的有（）。

對(duì)具有多重共線性的模型采用普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)，會(huì)產(chǎn)生的不良后果有（）。

下列各項(xiàng)中，不屬于解決多重共線性的方法的有（）。

簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣方法主要用于檢驗(yàn)（）。

對(duì)違背零均值的情況可采用引入虛擬變量的方法，這時(shí)會(huì)對(duì)下列某項(xiàng)產(chǎn)生影響（）。

對(duì)于一個(gè)回歸模型中不包含截距項(xiàng)，若將一個(gè)具有m個(gè)不同性質(zhì)的質(zhì)的因素引入進(jìn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，則虛擬變量數(shù)目為（）。

隨機(jī)解釋變量最主要的解決方法是：（）。

虛擬變量的引入方式主要有兩種：（）和（）。

虛擬變量在單一方程中，可以作為解釋變量，也可以作為（）。

在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，我們把反映定性（或?qū)傩裕┮蛩刈兓≈禐?和1的人工變量稱為（）。

下列關(guān)于異方差性、自相關(guān)性和多重共線性的說法，正確的有（）。

對(duì)具有多重共線性的模型采用普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)，會(huì)產(chǎn)生的不良后果有（）。

下列各項(xiàng)中，不屬于解決多重共線性的方法的有（）。

簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣方法主要用于檢驗(yàn)（）。