A.弗里德曼
B.丁伯根
C.費(fèi)瑞希
D.薩繆爾森
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A.0.5
B.0.6
C.0.7
D.0.8
A.參數(shù)的估計(jì)值不確定
B.參數(shù)的估計(jì)值能確定
C.參數(shù)估計(jì)值的方差無(wú)限大
D.參數(shù)估計(jì)值的方差無(wú)限小
A.完全多重共線性下,參數(shù)估計(jì)值不確定
B.不完全多重共線性下,可以得到參數(shù)估計(jì)值
C.完全多重共線性下,參數(shù)估計(jì)值的方差無(wú)限大
D.不完全多重共線性下,參數(shù)估計(jì)值的方差無(wú)限大
A.廣義差分法
B.廣義最小二乘法
C.經(jīng)驗(yàn)方法
D.逐步回歸法
A.樣本線性相關(guān)系數(shù)是隨機(jī)變量
B.樣本線性相關(guān)系數(shù)是唯一的
C.樣本線性相關(guān)系數(shù)是固定值
D.給定樣本數(shù)值情況下,樣本線性相關(guān)系數(shù)可以得出確定數(shù)值
最新試題
模型整體顯著性F檢驗(yàn)包含的兩個(gè)自由度是()。
一般而言,如果每?jī)蓚€(gè)解釋變量的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)(零階相關(guān)系數(shù))比較高,例如大于(),則可認(rèn)為存在著較嚴(yán)重的多重共線性。
下列關(guān)于多重共線性后果的陳述中,正確的是()。
完全造成共線性產(chǎn)生的后果有哪些?
多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個(gè)數(shù)的不減函數(shù),這給對(duì)比解釋變量個(gè)數(shù)不同模型的多重可決系數(shù)帶來(lái)缺陷,所以需要修正。
如果回歸模型存在嚴(yán)重的多重共線性,可去掉某個(gè)解釋變量從而消除多重共線性。
可以利用t分布的性質(zhì)認(rèn)識(shí)樣本容量較小時(shí)參數(shù)估計(jì)值的分布特征。
多元線性回歸模型OLS估計(jì)式的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)包括()。
采用差分方式降低模型多重共線性時(shí),可能存在的問(wèn)題包括()。
可決系數(shù)需要修正的原因是擾動(dòng)存在自相關(guān)性。