現(xiàn)有X和Y的樣本觀測值如下:
假設(shè)Y對X的回歸方程為Yi=β0+β1Xi+ui,且Var(ui)=σ2Xi2,試用適當(dāng)方法估計此回歸方程。(計算結(jié)果保留兩位小數(shù))
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A.參數(shù)估計量不再是最小方差線性無偏估計量
B.均方差MSE可能嚴(yán)重低估誤差項的方差
C.常用的F檢驗和t檢驗失效
D.參數(shù)估計量是無偏的
E.利用回歸模型進(jìn)行預(yù)測的結(jié)果會存在較大的誤差
A.隨機(jī)誤差項具有高階序列相關(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
A.要求樣本容量較大
B.-1≤DW≤1
C.可用于檢驗高階序列相關(guān)
D.能夠判定所有情況
E.只適合一階線性序列相關(guān)
A.用橫截面數(shù)據(jù)建立的家庭消費支出對家庭收入水平的回歸模型
B.用橫截面數(shù)據(jù)建立的產(chǎn)出對勞動和資本的回歸模型
C.以20年資料建立的某種商品的市場供需模型
D.以20年資料建立的總支出對總收入的回歸模型
E.按照“差錯—學(xué)習(xí)”模式建立的打錯數(shù)對打字小時數(shù)的回歸模型
最新試題
統(tǒng)計推斷檢驗是檢驗參數(shù)估計值是否為抽樣的偶然結(jié)果。
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。
模型是對所研究的某種現(xiàn)象、某種關(guān)系或某種過程的一種模擬。
簡單線性回歸的五個基本假定是什么?
關(guān)于樣本線性相關(guān)系數(shù),正確的是()。
不完全多重共線性下,對參數(shù)區(qū)間估計時,置信區(qū)間趨于()
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。
多元線性回歸中的基本假定包括()。
當(dāng)模型存在完全多重共線性時,可能產(chǎn)生的后果包括()。
多元線性回歸模型OLS估計式的統(tǒng)計性質(zhì)包括()。