A.0表示存在某種屬性
B.0表示不存在某種屬性
C.1表示存在某種屬性
D.1表示不存在某種屬性
E.0和1代表的內(nèi)容可以隨意設定
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A.是質(zhì)的因素的數(shù)量化
B.取值為l和0
C.代表質(zhì)的因素
D.在有些情況下可代表數(shù)量因素
E.代表數(shù)量因素
A.與該解釋變量高度相關(guān)
B.與其它解釋變量高度相關(guān)
C.與隨機誤差項高度相關(guān)
D.與該解釋變量不相關(guān)
E.與隨機誤差項不相關(guān)
A.在嚴重多重共線性下,OLS估計量仍是最佳線性無偏估計量。
B.多重共線性問題的實質(zhì)是樣本現(xiàn)象,因此可以通過增加樣本信息得到改善。
C.雖然多重共線性下,很難精確區(qū)分各個解釋變量的單獨影響,但可據(jù)此模型進行預測。
D.如果回歸模型存在嚴重的多重共線性,可不加分析地去掉某個解釋變量從而消除多重共線性。
A.參數(shù)無法估計
B.只能估計參數(shù)的線性組合
C.模型的判定系數(shù)為0
D.模型的判定系數(shù)為1
A.解釋變量兩兩不相關(guān),則不存在多重共線性
B.所有的t檢驗都不顯著,則說明模型總體是不顯著的
C.有多重共線性的計量經(jīng)濟模型沒有應用的意義
D.存在嚴重的多重共線性的模型不能用于結(jié)構(gòu)分析
最新試題
對于被解釋變量平均值預測與個別值預測,()。
回歸系數(shù)假設檢驗的原理是“小概率事件不易發(fā)生”。
當一個時間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時間的增加而增加時,我們稱之為什么?()
下列哪些是處理內(nèi)生性問題的方法? ()
在t檢驗過程中,如果小概率事件竟然發(fā)生了,就認為原假設不真。
論述計量經(jīng)濟學在經(jīng)濟政策制定中的作用和重要性。
在計量經(jīng)濟模型中,隨機擾動項與殘差項無區(qū)別。
在簡單線性回歸模型y=β0+β1x+u中,假定E(u)≠0。令α0=E(u)。證明:這個模型總可以改寫為另一種形式:斜率與原來相同,但截距和誤差有所不同,并且新的誤差期望值為零。
除了模型設定正確外,能否獲得用于計量分析的合適的樣本數(shù)據(jù),對于經(jīng)濟研究非常重要。
對于被解釋變量平均值預測與個別值預測區(qū)間,()。