A.m
B.(m-1)
C.(m-2)
D.(m+1)
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A.用來代表質(zhì)的因素,有時(shí)候也可以代表數(shù)量因素
B.只能用來代表質(zhì)的因素
C.只能用來代表數(shù)量因素
D.以上都不正確
A.給定某一質(zhì)量變量的某屬性出現(xiàn)為1,未出現(xiàn)為0。
B.給定某一質(zhì)量變量的某屬性出現(xiàn)為1,另一屬性出現(xiàn)為0。
C.不用賦值
D.按照某一質(zhì)量變量屬性種類編號(hào)賦值
A.只能做解釋變量
B.可以做解釋變量,也可以做被解釋變量
C.只能做被解釋變量
D.既不能做解釋變量,也不能做被解釋變量
A.引進(jìn)虛擬變量后造成多重共線性問題
B.引進(jìn)虛擬變量后造成異方差問題
C.引進(jìn)虛擬變量造成序列相關(guān)問題
D.引進(jìn)虛擬變量后造成設(shè)定誤差問題
A.直接引進(jìn)D
B.按新變量DXi引進(jìn)
C.按新變量D+Xi引進(jìn)
D.無法引進(jìn)
最新試題
多重共線性的修正方法包括()。
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()。
產(chǎn)生多重共線性的背景是什么?
不完全多重共線性下,對參數(shù)區(qū)間估計(jì)時(shí),置信區(qū)間趨于()
采用差分方式降低模型多重共線性時(shí),可能存在的問題包括()。
與簡單線性回歸相比,多元線性回歸中增加的基本假定是()。
外生變量數(shù)值的變化能夠影響內(nèi)生變量的變化。
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。
統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中,F(xiàn)檢驗(yàn)?zāi)P驼w顯著性,t檢驗(yàn)單個(gè)解釋變量顯著性。
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。