A.是質(zhì)的因素的數(shù)量化
B.取值為l和0
C.代表質(zhì)的因素
D.在有些情況下可代表數(shù)量因素
E.代表數(shù)量因素
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A.與該解釋變量高度相關(guān)
B.與其它解釋變量高度相關(guān)
C.與隨機(jī)誤差項(xiàng)高度相關(guān)
D.與該解釋變量不相關(guān)
E.與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)
A.在嚴(yán)重多重共線性下,OLS估計(jì)量仍是最佳線性無(wú)偏估計(jì)量。
B.多重共線性問(wèn)題的實(shí)質(zhì)是樣本現(xiàn)象,因此可以通過(guò)增加樣本信息得到改善。
C.雖然多重共線性下,很難精確區(qū)分各個(gè)解釋變量的單獨(dú)影響,但可據(jù)此模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。
D.如果回歸模型存在嚴(yán)重的多重共線性,可不加分析地去掉某個(gè)解釋變量從而消除多重共線性。
A.參數(shù)無(wú)法估計(jì)
B.只能估計(jì)參數(shù)的線性組合
C.模型的判定系數(shù)為0
D.模型的判定系數(shù)為1
A.解釋變量?jī)蓛刹幌嚓P(guān),則不存在多重共線性
B.所有的t檢驗(yàn)都不顯著,則說(shuō)明模型總體是不顯著的
C.有多重共線性的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型沒(méi)有應(yīng)用的意義
D.存在嚴(yán)重的多重共線性的模型不能用于結(jié)構(gòu)分析
A.保留重要的解釋變量,去掉次要的或替代的解釋變量
B.利用先驗(yàn)信息改變參數(shù)的約束形式
C.變換模型的形式
D.綜合使用時(shí)序數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)
E.逐步回歸法以及增加樣本容量
最新試題
給定顯著性水平及自由度,若計(jì)算得到的值超過(guò)臨界值,我們將接受零假設(shè)。
相關(guān)分析與回歸分析的經(jīng)濟(jì)含義一樣。
請(qǐng)簡(jiǎn)述工具變量法的基本思想。
簡(jiǎn)述什么是工具變量法,并舉例說(shuō)明其應(yīng)用場(chǎng)景。
計(jì)量模型()。
在t檢驗(yàn)過(guò)程中,如果小概率事件竟然發(fā)生了,就認(rèn)為原假設(shè)不真。
對(duì)于被解釋變量平均值預(yù)測(cè)與個(gè)別值預(yù)測(cè)區(qū)間,()。
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(xiě)為另一種形式:斜率與原來(lái)相同,但截距和誤差有所不同,并且新的誤差期望值為零。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的最終目的是為了正確的估計(jì)出參數(shù)。
邊際分析、彈性分析、乘數(shù)分析等屬于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析。