A.RSS=TSS+ESS
B.TSS=RSS+ESS
C.ESS=RSS-TSS
D.ESS=TSS+RSS
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A.總體平方和
B.回歸平方和
C.殘差平方和
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(cè)檢驗(yàn)
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）
最新試題
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(wú)偏估計(jì)。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分析經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的基本步驟。
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。
擬合優(yōu)度R2的值越大，說(shuō)明樣本回歸模型對(duì)總體回歸模型的代表性越強(qiáng)。
總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時(shí)因變量的條件均值的軌跡。
杜賓—瓦爾森檢驗(yàn)?zāi)軌驒z驗(yàn)出任何形式的自相關(guān)。
將一年四個(gè)季度對(duì)被解釋變量的影響引入到包含截距項(xiàng)的回歸模型當(dāng)中，則需要引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（）
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。
異方差問(wèn)題總是存在于橫截面數(shù)據(jù)中，而自相關(guān)則總是存在于時(shí)間序列數(shù)據(jù)中。
如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是（）