有一個(gè)參數(shù)個(gè)數(shù)k=4的線性回歸模型，用一個(gè)容量為n=20個(gè)時(shí)序數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行普通最小二乘估計(jì)，得到如下資料：
試根據(jù)這些資料計(jì)算DW統(tǒng)計(jì)量。
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10家自行車廠的自行車定價(jià)與評(píng)定質(zhì)量的名次比較如下：
試計(jì)算質(zhì)量名次與價(jià)格的等級(jí)相關(guān)系數(shù)。
A.參數(shù)估計(jì)量不再是最小方差線性無(wú)偏估計(jì)量
B.均方差MSE可能嚴(yán)重低估誤差項(xiàng)的方差
C.常用的F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)失效
D.參數(shù)估計(jì)量是無(wú)偏的
E.利用回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果會(huì)存在較大的誤差
A.隨機(jī)誤差項(xiàng)具有高階序列相關(guān)
B.樣本容量太小
C.含有滯后被解釋變量的模型
D.正的一階線性自相關(guān)形式
E.負(fù)的一階線性自相關(guān)形式
A.一階差分法
B.廣義差分法
C.工具變量法
D.加權(quán)最小二乘法
E.廣義最小二乘法
最新試題
經(jīng)濟(jì)變量是描述經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的水平或狀態(tài)，隨時(shí)間或空間不同而變動(dòng)的各種因素。
經(jīng)濟(jì)參數(shù)是表現(xiàn)變量之間相互依存程度的.決定經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和特征的.相對(duì)穩(wěn)定的因素，通?？梢灾苯佑^測(cè)。
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（）。
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。
經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)是導(dǎo)致模型產(chǎn)生多重共線性的重要原因之一。
多元線性回歸模型OLS估計(jì)式的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)包括（）。
多元線性回歸中的基本假定包括（）。
當(dāng)模型存在不完全多重共線性時(shí)，可能產(chǎn)生的后果包括（）。
在多元線性回歸模型中（具有截距項(xiàng)），若引入K個(gè)解釋變量，則模型中存在K+1個(gè)待估參數(shù)。
模型是對(duì)所研究的某種現(xiàn)象、某種關(guān)系或某種過(guò)程的一種模擬。