Logit模型和Probit模型的区别主要源于对模型中随机干扰项的概率分布假...

判断题Logit模型和Probit模型的区别主要源于对模型中随机干扰项的概率分布假设不同。

1.判断题最小二乘估计量的线性性是指估计量是解释变量X_i的线性组合。

2.判断题在对横截面数据的计量分析中，若我们确保样本是随机抽样的，则可保证随机干扰项的同方差性假定得以满足。

3.判断题两个模型，一个是一阶差分形式，一个是水平形式，这两个模型的R²值是不可以直接比较的。

4.判断题消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数ρ必须等于1。

5.判断题当存在序列相关时，OLS估计量是有偏的并且也是无效的；

6.判断题如果从OLS回归中估计的残差呈现系统模式，则意味着数据中存在着异方差；

7.判断题在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差；

8.判断题如果存在异方差，通常使用的t检验和F检验是无效的；

9.单项选择题 假设你想估计学生到学校所花费的平均时间，你确定了5种相互独立的交通方式：公交车、小汽车、地铁、火车、步行，你为每种交通方式分别定义了一个虚拟变量。例如dbus=1，如果某同学基本上使用公交车上学，否则为0，你将选择以下哪个模型来完成你的目标（）

A.A
B.B
C.C
D.D

10.单项选择题 如果对一个简单的线性回归模型进行显著性检验时，如，则备择假设为（）

A.，并运用F检验
B.，并运用F检验
C.，运用T检验
D.B和C都是正确的，可以仍选其一进行检验