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設(shè)K為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)（包括截距項(xiàng)），n為樣本容量，ESS為殘差平方和，RSS為回歸平方和。則對(duì)總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)構(gòu)造的F統(tǒng)計(jì)量為（）。
A、A
B、B
C、C
D、D
回歸模型，
,i=1，…，25中，總體方差未知，檢驗(yàn)
時(shí)，所用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量
服從（）。
A.A
B.B
C.C
D.D
下面哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的（）。
A.A
B.B
C.C
D.D
參數(shù) 的估計(jì)量 具備有效性是指（）
A、A
B、B
C、C
D、D
最小二乘準(zhǔn)則是指使（）達(dá)到最小值的原則確定樣本回歸方程。
A、A
B、B
C、C
D、D
最新試題
在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中，對(duì)模型中的每一個(gè)隨機(jī)方程單獨(dú)使用普通最小二乘法得到的估計(jì)參數(shù)是（）
給定顯著性水平a及自由度，若計(jì)算得到的t值超過臨界的t值，我們將接受零假設(shè)
總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時(shí)因變量的條件均值的軌跡。
一個(gè)聯(lián)立方程模型中的外生變量在另一個(gè)聯(lián)立方程模型中可能是內(nèi)生變量。
多重共線性是總體的特征。
在任何情況下OLS估計(jì)量都是待估參數(shù)的最優(yōu)線性無偏估計(jì)。
整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。
在異方差的情況下，OLS估計(jì)量誤差放大的原因是從屬回歸的2R變大。
如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是（）
對(duì)于多元回歸模型，如果聯(lián)合檢驗(yàn)結(jié)果是統(tǒng)計(jì)顯著的則意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。