下面哪一個必定是錯誤的()。
A.A
B.B
C.C
D.D
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參數(shù) 的估計量 具備有效性是指()
A、A
B、B
C、C
D、D
最小二乘準則是指使()達到最小值的原則確定樣本回歸方程。
A、A
B、B
C、C
D、D
A.產(chǎn)量每增加一臺,單位產(chǎn)品成本增加356元
B.產(chǎn)量每增加一臺,單位產(chǎn)品成本減少1.5元
C.產(chǎn)量每增加一臺,單位產(chǎn)品成本平均增加356元
D.產(chǎn)量每增加一臺,單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元
A.RSS=TSS+ESS
B.TSS=RSS+ESS
C.ESS=RSS-TSS
D.ESS=TSS+RSS
A.總體平方和
B.回歸平方和
C.殘差平方和
最新試題
判定系數(shù)2R的大小不受回歸模型中所包含的解釋變量個數(shù)的影響。
為了避免陷入虛擬變量陷阱,如果一個定性變量有m類,則要引入m個虛擬變量。
在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中,對模型中的每一個隨機方程單獨使用普通最小二乘法得到的估計參數(shù)是()
將一年四個季度對被解釋變量的影響引入到包含截距項的回歸模型當中,則需要引入虛擬變量的個數(shù)為()
線性回歸模型意味著變量是線性的。
如果回歸模型違背了同方差假定,最小二乘估計量是有偏無效的。
在異方差的情況下,OLS估計量誤差放大的原因是從屬回歸的2R變大。
擬合優(yōu)度R2的值越大,說明樣本回歸模型對總體回歸模型的代表性越強。
異方差會使OLS估計量的標準誤差高估,而自相關(guān)會使其低估。
引入虛擬變量后,用普通最小二乘法得到的估計量仍是無偏的。