A.方程的顯著性檢驗(yàn)
B.多重共線性檢驗(yàn)
C.異方差性檢驗(yàn)
D.預(yù)測檢驗(yàn)
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已知含有截距項(xiàng)的三元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為
，估計(jì)用樣本容量為24，則隨機(jī)誤差項(xiàng)
的方差估計(jì)量為（）。
A.33.33
B.40
C.38.09
D.36.36
A.n≥k+1
B.n≤k+1
C.n≥30
D.n≥3（k+1）
A.離差平方和
B.均值
C.概率
D.方差
下圖中“{”所指的距離是（）
A.隨機(jī)誤差項(xiàng)
B.殘差
C.的離差
D.的離差
最新試題
在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。
為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個(gè)定性變量有m類，則要引入m個(gè)虛擬變量。
內(nèi)生變量的滯后值仍然是內(nèi)生變量。
雙對(duì)數(shù)模型中的斜率表示因變量對(duì)自變量的彈性。
在任何情況下OLS估計(jì)量都是待估參數(shù)的最優(yōu)線性無偏估計(jì)。
在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中，對(duì)模型中的每一個(gè)隨機(jī)方程單獨(dú)使用普通最小二乘法得到的估計(jì)參數(shù)是（）
判定系數(shù)2R的大小不受回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響。
在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。
對(duì)于多元回歸模型，如果聯(lián)合檢驗(yàn)結(jié)果是統(tǒng)計(jì)顯著的則意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分析經(jīng)濟(jì)問題的基本步驟。