A.隨機(jī)項均值為零
B.隨機(jī)項等方差
C.隨機(jī)項無序列相關(guān)
D.隨機(jī)項服從正態(tài)分布
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A.t分布
B.正態(tài)分布
C.F分布
D.二項分布
ESS為回歸平方和，RSS為殘差平方和，TSS為總離差平方和，樣本決定系數(shù)r2應(yīng)為（）
A.A
B.B
C.C
D.D
對回歸系數(shù)的估計量
進(jìn)行顯著性t檢驗，提出原假設(shè)H0：b1=0；備擇假設(shè)H1：b1≠0。若計算的T統(tǒng)計量值大于所查得的臨界值tα/2，則（）
A.拒絕H0：b1=0，接受H1：b1≠0，Y與X線性顯著
B.拒絕H0：b1=0，接受H1：b1≠0，Y與X線性不顯著
C.接受H0：b1=0，Y與X線性顯著
D.接受H0：b1=0，Y與X線性不顯著
A.總體回歸模型；
B.總體回歸方程；
C.樣本回歸方程；
D.樣本回歸模型
在一元線性回歸分析中，方程
是（）
A.總體回歸模型；
B.總體回歸方程；
C.樣本回歸方程；
D.樣本回歸模型
最新試題
采用差分方式降低模型多重共線性時，可能存在的問題包括（）。
一般而言，如果每兩個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。
經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢是導(dǎo)致模型產(chǎn)生多重共線性的重要原因之一。
多元線性回歸中的基本假定包括（）。
下列關(guān)于多重共線性后果的陳述中，正確的是（）。
可決系數(shù)需要修正的原因是擾動存在自相關(guān)性。
多重共線性的修正方法包括（）。
可以利用t分布的性質(zhì)認(rèn)識樣本容量較小時參數(shù)估計值的分布特征。
當(dāng)模型存在不完全多重共線性時，可能產(chǎn)生的后果包括（）。
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.相對穩(wěn)定的因素，通?？梢灾苯佑^測。