最小二乘準(zhǔn)則是指使()達(dá)到最小值的原則確定樣本回歸方程。
A、A
B、B
C、C
D、D
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A.產(chǎn)量每增加一臺(tái),單位產(chǎn)品成本增加356元
B.產(chǎn)量每增加一臺(tái),單位產(chǎn)品成本減少1.5元
C.產(chǎn)量每增加一臺(tái),單位產(chǎn)品成本平均增加356元
D.產(chǎn)量每增加一臺(tái),單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元
A.RSS=TSS+ESS
B.TSS=RSS+ESS
C.ESS=RSS-TSS
D.ESS=TSS+RSS
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
最新試題
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。
判定系數(shù)2R的大小不受回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響。
擬合優(yōu)度R2的值越大,說明樣本回歸模型對(duì)總體回歸模型的代表性越強(qiáng)。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分析經(jīng)濟(jì)問題的基本步驟。
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)變量的條件均值與非條件均值是一回事。
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。
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。
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。
異方差問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。