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A.完全多重共線性下，參數(shù)估計(jì)值不確定
B.不完全多重共線性下，可以得到參數(shù)估計(jì)值
C.完全多重共線性下，參數(shù)估計(jì)值的方差無(wú)限大
D.不完全多重共線性下，參數(shù)估計(jì)值的方差無(wú)限大
A.差分會(huì)丟失一些信息
B.差分模型的誤差項(xiàng)可能存在序列相關(guān)
C.可能會(huì)違背經(jīng)典線性回歸模型的相關(guān)假設(shè)
D.對(duì)模型多重共線性不產(chǎn)生任何影響
A.參數(shù)估計(jì)值的方差增大
B.參數(shù)區(qū)間估計(jì)時(shí)，置信區(qū)間變大
C.假設(shè)檢驗(yàn)容易做出錯(cuò)誤判斷
D.參數(shù)區(qū)間估計(jì)時(shí)，置信區(qū)間變小
A.完全多重共線性
B.不完全多重共線性
C.解釋變量間精確的線性關(guān)系
D.非線性關(guān)系
最新試題
剩余平方和RSS的自由度為（）
一般而言，如果每?jī)蓚€(gè)解釋變量的簡(jiǎn)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。
統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)是檢驗(yàn)參數(shù)估計(jì)值是否為抽樣的偶然結(jié)果。
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。
多元線性回歸模型OLS估計(jì)式的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)包括（）。
經(jīng)濟(jì)參數(shù)是表現(xiàn)變量之間相互依存程度的.決定經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和特征的.相對(duì)穩(wěn)定的因素，通?？梢灾苯佑^測(cè)。
如果回歸模型存在嚴(yán)重的多重共線性，可去掉某個(gè)解釋變量從而消除多重共線性。
較高的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)是多重共線性存在充分必要條件。
經(jīng)濟(jì)參數(shù)是變量間數(shù)量關(guān)系和經(jīng)濟(jì)數(shù)量規(guī)律性的具體體現(xiàn)，獲取經(jīng)濟(jì)參數(shù)的數(shù)值是經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的主要目的。
采用差分方式降低模型多重共線性時(shí)，可能存在的問(wèn)題包括（）。