A.方差=A*Xi,選擇權(quán)重W=1/(Xi)^(-0.5)
B.方差=A*Xi2,選擇權(quán)重W=1/Xi
C.方差=A*f(Xi),選擇權(quán)重W=1/f(Xi)^(-0.5)
D.方差=A*f(Xi),選擇權(quán)重W=1/(Xi)^(-0.5)
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A.不同Xi所對應(yīng)的總體殘差方差已知,利用加權(quán)最小二乘法來消除異方差
B.不同Xi所對應(yīng)的樣本殘差的方差結(jié)構(gòu)已知,利用GLS來消除或降低異方差
C.不同Xi所對應(yīng)的樣本殘差的方差結(jié)構(gòu)已知,利用OLS法來消除異方差
D.根據(jù)具體問題,可以考慮選擇不同的模型變換來消除異方差性
A.Yi^為負數(shù),而B2為偶數(shù),Park檢驗依然可行
B.對ui^2=B1*(Yi^)B2兩邊取自然對數(shù)線性化,然后再檢驗
C.原假設(shè):B2=0,拒絕了原假設(shè),則說明存在異方差
D.Park檢驗法還檢驗了異方差的結(jié)構(gòu)形式
A.圖示驗法
B.回歸檢驗法
C.White檢驗法
D.DW檢驗
A.異方差性
B.多重共線性
C.序列相關(guān)
D.設(shè)定誤差
A.OLS法得到的估計量是線性的、無偏的
B.樣本方差依然是真實總體方差的無偏估計量
C.T檢驗和F檢驗的結(jié)果可能會失效
D.OLS法得到的估計量不再具有最小方差性
最新試題
關(guān)于X和Y兩個變量的樣本相關(guān)系數(shù),說法錯誤的是()
當(dāng)一個變量對另一個變量的影響是正向的,我們稱之為什么?()
在t檢驗過程中,如果小概率事件竟然發(fā)生了,就認為原假設(shè)不真。
由于簡單線性回歸與現(xiàn)實經(jīng)濟現(xiàn)象相關(guān)很遠,因此預(yù)測沒有任何意義。
計量模型的建立要遵循科學(xué)的理論原則,也要運用適當(dāng)?shù)姆椒ā?/p>
如果一個時間序列中的數(shù)據(jù)與其自身過去的數(shù)據(jù)存在相關(guān)性,那么這個時間序列具有自相關(guān)性。
請論述計量經(jīng)濟學(xué)在現(xiàn)代經(jīng)濟研究中的應(yīng)用及其重要性。
回歸系數(shù)假設(shè)檢驗的原理是“小概率事件不易發(fā)生”。
對于估計出的樣本回歸線()
無多重共線性是簡單線性回歸模型的古典假定之一。