A.簡約性
B.可識(shí)別性
C.擬合優(yōu)度
D.理論一致性預(yù)測能力
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A.從模型中刪掉一個(gè)變量
B.獲取額外的數(shù)據(jù)或新的樣本
C.重新考慮模型
D.參數(shù)的先驗(yàn)信息
E.變量變換
A.在近似共線性的情形下，OLS估計(jì)量仍然是無偏的。
B.近似共線性并未破壞OLS估計(jì)量的最小方差性。
C.即使在總體回歸方程中變量X之間不是線性相關(guān)的，但在某個(gè)樣本中，X變量之間可能線性相關(guān)，多重共線性是一個(gè)樣本（回歸）現(xiàn)象。
A.問題的性質(zhì)（異質(zhì)性截面數(shù)據(jù)）
B.殘差的圖形檢驗(yàn)
C.帕克檢驗(yàn)（PARK TEST）
D.格萊澤檢驗(yàn)（GLEJSER TEST）
E.懷特的一般異方差檢驗(yàn)（WHITE GENERAL HETEROSCEDASTICITY TEST）
F.異方差的其他檢驗(yàn)方法
最新試題
被解釋變量是作為模型分析研究對(duì)象的變量。
產(chǎn)生多重共線性的背景是什么？
存在嚴(yán)重的完全多重共線性時(shí)，參數(shù)估計(jì)量的方差（）
剩余平方和RSS的自由度為（）
與簡單線性回歸相比，多元線性回歸中增加的基本假定是（）。
較高的簡單相關(guān)系數(shù)是多重共線性存在充分必要條件。
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。
如果簡單相關(guān)系數(shù)檢測法證明多元回歸模型的解釋變量兩兩不相關(guān)，則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。
多重共線性包含（）。
可以利用t分布的性質(zhì)認(rèn)識(shí)樣本容量較小時(shí)參數(shù)估計(jì)值的分布特征。