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设K为回归模型中的参数个数(包括截距项),n为样本容量,ESS为残差平方和,RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为()。
A、A
B、B
C、C
D、D
回归模型,,i=1,…,25中,总体方差未知,检验时,所用的检验统计量服从()。
A.A
B.B
C.C
D.D
下面哪一个必定是错误的()。
A.A
B.B
C.C
D.D
参数 的估计量 具备有效性是指()
A、A
B、B
C、C
D、D
最小二乘准则是指使()达到最小值的原则确定样本回归方程。
A、A
B、B
C、C
D、D
A.产量每增加一台,单位产品成本增加356元
B.产量每增加一台,单位产品成本减少1.5元
C.产量每增加一台,单位产品成本平均增加356元
D.产量每增加一台,单位产品成本平均减少1.5元
A.RSS=TSS+ESS
B.TSS=RSS+ESS
C.ESS=RSS-TSS
D.ESS=TSS+RSS
A.总体平方和
B.回归平方和
C.残差平方和
A.方程的显著性检验
B.多重共线性检验
C.异方差性检验
D.预测检验
已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为,估计用样本容量为24,则随机误差项的方差估计量为()。
A.33.33
B.40
C.38.09
D.36.36
最新试题
对于多元回归模型,如果联合检验结果是统计显著的则意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。
整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。
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。
异方差问题总是存在于横截面数据中,而自相关则总是存在于时间序列数据中。
随机误差项iu和残差项ie是一回事。
多重共线性是总体的特征。
给定显著性水平a及自由度,若计算得到的t值超过临界的t值,我们将接受零假设
识别的阶条件仅仅是判别模型是否可识别的必要条件而不是充分条件。
一个联立方程模型中的外生变量在另一个联立方程模型中可能是内生变量。
异方差会使OLS估计量的标准误差高估,而自相关会使其低估。