一元線性回歸模型中，
的估計是（）
A.A
B.B
C.C
D.D
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A.預(yù)測值
的一個置值區(qū)間
B.實際值Y0的一個置值區(qū)間
C.實際值Y0的期望值的一個置值區(qū)間
D.實際值X0的一個置值區(qū)間
回歸系數(shù)β2通過了t檢驗，表示（）
A.A
B.B
C.C
D.D
A.0≤R2≤2
B.0≤R2≤1
C.0≤R2≤4
D.1≤R2≤4
在一元線性回歸模型中，σ2的無偏估計量
為（）
A.A
B.B
C.C
D.D
A.在所有線性無偏估計量中方差最大
B.在所有線性無偏估計量中變異系數(shù)最小
C.在所有線性無偏估計量中方差最小
D.在所有線性無偏估計量變異系數(shù)最大
最新試題
多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個數(shù)的不減函數(shù)，這給對比解釋變量個數(shù)不同模型的多重可決系數(shù)帶來缺陷，所以需要修正。
多元線性回歸中的基本假定包括（）。
存在嚴(yán)重的完全多重共線性時，參數(shù)估計量的方差（）
可以利用t分布的性質(zhì)認(rèn)識樣本容量較小時參數(shù)估計值的分布特征。
經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢是導(dǎo)致模型產(chǎn)生多重共線性的重要原因之一。
如果回歸模型存在嚴(yán)重的多重共線性，可去掉某個解釋變量從而消除多重共線性。
當(dāng)模型存在不完全多重共線性時，可能產(chǎn)生的后果包括（）。
經(jīng)濟(jì)變量是描述經(jīng)濟(jì)活動的水平或狀態(tài)，隨時間或空間不同而變動的各種因素。
當(dāng)模型存在完全多重共線性時，可能產(chǎn)生的后果包括（）。
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。