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)
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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
線性回歸是指解釋變量和被解釋變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。
多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。
異方差會(huì)使OLS估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差高估,而自相關(guān)會(huì)使其低估。
隨機(jī)誤差項(xiàng)iu和殘差項(xiàng)ie是一回事。
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。
在回歸模型滿足DW檢驗(yàn)的前提條件下,當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量等于2時(shí),表明()
整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的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。
多重共線性是總體的特征。
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。
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)。