A.0≤R2≤2
B.0≤R2≤1
C.0≤R2≤4
D.1≤R2≤4
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在一元線性回歸模型中，σ2的無(wú)偏估計(jì)量
為（）
A.A
B.B
C.C
D.D
A.在所有線性無(wú)偏估計(jì)量中方差最大
B.在所有線性無(wú)偏估計(jì)量中變異系數(shù)最小
C.在所有線性無(wú)偏估計(jì)量中方差最小
D.在所有線性無(wú)偏估計(jì)量變異系數(shù)最大
A.與被解釋變量Yi不相關(guān)
B.與隨機(jī)誤差項(xiàng)ui不相關(guān)
C.與回歸值
不相關(guān)
D.以上說(shuō)法均不對(duì)
最小二乘準(zhǔn)則是指（）
A.A
B.B
C.C
D.D
A.個(gè)別的Yi圍繞它的期望值的離差
B.Yi的測(cè)量誤差
C.預(yù)測(cè)值
與實(shí)際值Yi的偏差
D.個(gè)別的Xi圍繞它的期望值的離差
最新試題
存在嚴(yán)重的完全多重共線性時(shí)，參數(shù)估計(jì)量的方差（）
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。
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。
模型只是研究者對(duì)所關(guān)注的那些部分所作的模擬，只能抓主要因素和主要特征，而不得不舍棄某些因素。
外生變量數(shù)值的變化能夠影響內(nèi)生變量的變化。
多重共線性問(wèn)題的實(shí)質(zhì)是樣本現(xiàn)象，因此可以通過(guò)增加樣本信息得到改善。
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（）。
多元線性回歸模型OLS估計(jì)式的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)包括（）。
如果回歸模型存在嚴(yán)重的多重共線性，可去掉某個(gè)解釋變量從而消除多重共線性。
可以利用t分布的性質(zhì)認(rèn)識(shí)樣本容量較小時(shí)參數(shù)估計(jì)值的分布特征。