設(shè)K為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)（包括截距項(xiàng)），n為樣本容量，ESS為殘差平方和，RSS為回歸平方和。則對(duì)總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)構(gòu)造的F統(tǒng)計(jì)量為（）。
A、A
B、B
C、C
D、D
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回歸模型，
,i=1，…，25中，總體方差未知，檢驗(yàn)
時(shí)，所用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量
服從（）。
A.A
B.B
C.C
D.D
下面哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的（）。
A.A
B.B
C.C
D.D
參數(shù) 的估計(jì)量 具備有效性是指（）
A、A
B、B
C、C
D、D
最小二乘準(zhǔn)則是指使（）達(dá)到最小值的原則確定樣本回歸方程。
A、A
B、B
C、C
D、D
A.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本增加356元
B.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本減少1.5元
C.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均增加356元
D.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元
最新試題
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。
隨機(jī)誤差項(xiàng)iu和殘差項(xiàng)ie是一回事。
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。
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。
引入虛擬變量后，用普通最小二乘法得到的估計(jì)量仍是無(wú)偏的。
如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是（）
隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。
線(xiàn)性回歸模型意味著變量是線(xiàn)性的。
異方差問(wèn)題總是存在于橫截面數(shù)據(jù)中，而自相關(guān)則總是存在于時(shí)間序列數(shù)據(jù)中。
一個(gè)聯(lián)立方程模型中的外生變量在另一個(gè)聯(lián)立方程模型中可能是內(nèi)生變量。