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A.ESS（回歸平方和）
B.ESS（剩余平方和）
C.RSS（剩余平方和）
D.RSS（回歸平方和）
A.剩余項(xiàng)的均值為零
B.回歸線通過樣本均值
C.估計(jì)值等于實(shí)際觀測值的均值
D.被解釋變量估計(jì)值與剩余項(xiàng)不相關(guān)
A.用OLS法得出的樣本回歸線經(jīng)過樣本均值點(diǎn)
B.殘差的均值總為0
C.殘差與解釋變量的積之和為0
D.對(duì)殘差與的積求和，其值也為0
A.錯(cuò)誤設(shè)定模型的OLS估計(jì)量仍然是無偏的
B.誤差方差的估計(jì)值是正確的
C.置信區(qū)間和假設(shè)檢驗(yàn)仍然是有效的
D.但過度擬合模型中的估計(jì)量不是有效的。通常，它們的方差比真實(shí)模型中估計(jì)量的方差大。簡言之，OLS估計(jì)量是線性無偏估計(jì)量，但不是最優(yōu)線性無偏估計(jì)量
最新試題
多重共線性的修正方法包括（）。
多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個(gè)數(shù)的不減函數(shù)，這給對(duì)比解釋變量個(gè)數(shù)不同模型的多重可決系數(shù)帶來缺陷，所以需要修正。
一般而言，如果每兩個(gè)解釋變量的簡單相關(guān)系數(shù)（零階相關(guān)系數(shù)）比較高，例如大于（），則可認(rèn)為存在著較嚴(yán)重的多重共線性。
在多元線性回歸模型中（具有截距項(xiàng)），若引入K個(gè)解釋變量，則模型中存在K+1個(gè)待估參數(shù)。
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。
完全造成共線性產(chǎn)生的后果有哪些？
多元線性回歸中的基本假定包括（）。
多重共線性包含（）。
經(jīng)濟(jì)參數(shù)是變量間數(shù)量關(guān)系和經(jīng)濟(jì)數(shù)量規(guī)律性的具體體現(xiàn)，獲取經(jīng)濟(jì)參數(shù)的數(shù)值是經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的主要目的。
模型是對(duì)所研究的某種現(xiàn)象、某種關(guān)系或某種過程的一種模擬。