A.RSS=TSS+ESS
B.TSS=RSS+ESS
C.ESS=RSS-TSS
D.ESS=TSS+RSS
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.總體平方和
B.回歸平方和
C.殘差平方和
A.方程的顯著性檢驗(yàn)
B.多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)
C.異方差性檢驗(yàn)
D.預(yù)測(cè)檢驗(yàn)
已知含有截距項(xiàng)的三元線(xiàn)性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為
，估計(jì)用樣本容量為24，則隨機(jī)誤差項(xiàng)
的方差估計(jì)量為（）。
A.33.33
B.40
C.38.09
D.36.36
A.n≥k+1
B.n≤k+1
C.n≥30
D.n≥3（k+1）
最新試題
在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。
如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是（）
判定系數(shù)2R的大小不受回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響。
在異方差的情況下，OLS估計(jì)量誤差放大的原因是從屬回歸的2R變大。
在任何情況下OLS估計(jì)量都是待估參數(shù)的最優(yōu)線(xiàn)性無(wú)偏估計(jì)。
當(dāng)存在自相關(guān)時(shí)，OLS估計(jì)量是有偏的并且也是無(wú)效的。
對(duì)于多元回歸模型，如果聯(lián)合檢驗(yàn)結(jié)果是統(tǒng)計(jì)顯著的則意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。
線(xiàn)性回歸模型意味著變量是線(xiàn)性的。
識(shí)別的階條件僅僅是判別模型是否可識(shí)別的必要條件而不是充分條件。
在存在接近多重共線(xiàn)性的情況下，回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差會(huì)趨于變小，相應(yīng)的t值會(huì)趨于變大。