A.錯誤設定模型的OLS估計量仍然是無偏的
B.誤差方差的估計值是正確的
C.置信區(qū)間和假設檢驗仍然是有效的
D.但過度擬合模型中的估計量不是有效的。通常，它們的方差比真實模型中估計量的方差大。簡言之，OLS估計量是線性無偏估計量，但不是最優(yōu)線性無偏估計量
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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.在樣本方差時的自由度為N-1，而非N-2（只有一個未知參數(shù)）
C.無截距模型一般不計算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.可識別性
C.擬合優(yōu)度
D.理論一致性預測能力
A.從模型中刪掉一個變量
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)的先驗信息
E.變量變換
A.在近似共線性的情形下，OLS估計量仍然是無偏的。
B.近似共線性并未破壞OLS估計量的最小方差性。
C.即使在總體回歸方程中變量X之間不是線性相關(guān)的，但在某個樣本中，X變量之間可能線性相關(guān)，多重共線性是一個樣本（回歸）現(xiàn)象。
最新試題
模型是對所研究的某種現(xiàn)象、某種關(guān)系或某種過程的一種模擬。
統(tǒng)計推斷檢驗是檢驗參數(shù)估計值是否為抽樣的偶然結(jié)果。
模型只是研究者對所關(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。
如果簡單相關(guān)系數(shù)檢測法證明多元回歸模型的解釋變量兩兩不相關(guān)，則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。
模型整體顯著性F檢驗包含的兩個自由度是（）。
多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個數(shù)的不減函數(shù)，這給對比解釋變量個數(shù)不同模型的多重可決系數(shù)帶來缺陷，所以需要修正。
如果回歸模型存在嚴重的多重共線性，可去掉某個解釋變量從而消除多重共線性。
存在嚴重的完全多重共線性時，參數(shù)估計量的方差（）
下列關(guān)于多重共線性后果的陳述中，正確的是（）。
關(guān)于樣本線性相關(guān)系數(shù)，正確的是（）。