A.Yi^為負(fù)數(shù)，而B2為偶數(shù)，Park檢驗(yàn)依然可行
B.對(duì)ui^2=B1*（Yi^）B2兩邊取自然對(duì)數(shù)線性化，然后再檢驗(yàn)
C.原假設(shè)：B2=0，拒絕了原假設(shè)，則說明存在異方差
D.Park檢驗(yàn)法還檢驗(yàn)了異方差的結(jié)構(gòu)形式
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A.圖示驗(yàn)法
B.回歸檢驗(yàn)法
C.White檢驗(yàn)法
D.DW檢驗(yàn)
A.異方差性
B.多重共線性
C.序列相關(guān)
D.設(shè)定誤差
A.OLS法得到的估計(jì)量是線性的、無偏的
B.樣本方差依然是真實(shí)總體方差的無偏估計(jì)量
C.T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的結(jié)果可能會(huì)失效
D.OLS法得到的估計(jì)量不再具有最小方差性
A.人類學(xué)習(xí)行為的Error-learning模式影響
B.樣本數(shù)據(jù)存在例外點(diǎn)
C.社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象存在規(guī)模效應(yīng)
D.人們個(gè)體心理和情緒的波動(dòng)
A.對(duì)給定Xi，無法得到對(duì)Yi和總體回歸函數(shù)殘差，但可得到var（ui∣xi）
B.對(duì)給定Xi，隨機(jī)獲得某一個(gè)Yi，得到樣本殘差ui^而非總體殘差ui
C.對(duì)一組樣本（Xi，Yi）而言，只能獲得樣本回歸函數(shù)
D.實(shí)際中用樣本回歸函數(shù)代替總體的，用樣本殘差代替總體標(biāo)準(zhǔn)差，通過樣本殘差序列分布趨勢(shì)來分析同方差
最新試題
在簡(jiǎn)單線性回歸模型y=β0+β1x+u中，假定E（u）≠0。令α0=E（u）。證明：這個(gè)模型總可以改寫為另一種形式：斜率與原來相同，但截距和誤差有所不同，并且新的誤差期望值為零。
關(guān)于X和Y兩個(gè)變量的樣本相關(guān)系數(shù)，說法錯(cuò)誤的是（）
對(duì)于估計(jì)出的樣本回歸線（）
在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如果自變量和因變量之間不存在線性關(guān)系，那么回歸結(jié)果將沒有任何意義。
對(duì)于被解釋變量平均值預(yù)測(cè)與個(gè)別值預(yù)測(cè)，（）。
請(qǐng)論述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)研究中的應(yīng)用及其重要性。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)質(zhì)就是對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)量分析。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要任務(wù)不包括以下哪一項(xiàng)？（）
在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與殘差項(xiàng)無區(qū)別。
只要運(yùn)用計(jì)量模型估計(jì)出相關(guān)參數(shù)，就可以用于實(shí)際的經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析。