現(xiàn)有X和Y的樣本觀測值如下:
假設Y對X的回歸方程為Yi=β0+β1Xi+ui,且Var(ui)=σ2Xi2,試用適當方法估計此回歸方程。(計算結果保留兩位小數)
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A.參數估計量不再是最小方差線性無偏估計量
B.均方差MSE可能嚴重低估誤差項的方差
C.常用的F檢驗和t檢驗失效
D.參數估計量是無偏的
E.利用回歸模型進行預測的結果會存在較大的誤差
A.隨機誤差項具有高階序列相關
B.樣本容量太小
C.含有滯后被解釋變量的模型
D.正的一階線性自相關形式
E.負的一階線性自相關形式
A.一階差分法
B.廣義差分法
C.工具變量法
D.加權最小二乘法
E.廣義最小二乘法
A.要求樣本容量較大
B.-1≤DW≤1
C.可用于檢驗高階序列相關
D.能夠判定所有情況
E.只適合一階線性序列相關
A.用橫截面數據建立的家庭消費支出對家庭收入水平的回歸模型
B.用橫截面數據建立的產出對勞動和資本的回歸模型
C.以20年資料建立的某種商品的市場供需模型
D.以20年資料建立的總支出對總收入的回歸模型
E.按照“差錯—學習”模式建立的打錯數對打字小時數的回歸模型
最新試題
如果回歸模型存在嚴重的多重共線性,可去掉某個解釋變量從而消除多重共線性。
統(tǒng)計檢驗中,F(xiàn)檢驗模型整體顯著性,t檢驗單個解釋變量顯著性。
如果簡單相關系數檢測法證明多元回歸模型的解釋變量兩兩不相關,則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。
多重共線性的修正方法包括()。
外生變量數值的變化能夠影響內生變量的變化。
多重共線性包含()。
下列關于多重共線性后果的陳述中,正確的是()。
多元線性回歸模型OLS估計式的統(tǒng)計性質包括()。
關于樣本線性相關系數,正確的是()。
模型是對所研究的某種現(xiàn)象、某種關系或某種過程的一種模擬。