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設(shè)K為回歸模型中的參數(shù)個數(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。則對總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時構(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，所用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量
服從（）。
A.A
B.B
C.C
D.D
下面哪一個必定是錯誤的（）。
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
最新試題
對于多元回歸模型，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單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。
在同一時間不同統(tǒng)計(jì)單位的相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)組合，是（）
當(dāng)存在自相關(guān)時，OLS估計(jì)量是有偏的并且也是無效的。
將一年四個季度對被解釋變量的影響引入到包含截距項(xiàng)的回歸模型當(dāng)中，則需要引入虛擬變量的個數(shù)為（）
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(qiáng)。
隨機(jī)誤差項(xiàng)iu和殘差項(xiàng)ie是一回事。
在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。
杜賓—瓦爾森檢驗(yàn)?zāi)軌驒z驗(yàn)出任何形式的自相關(guān)。
一個聯(lián)立方程模型中的外生變量在另一個聯(lián)立方程模型中可能是內(nèi)生變量。
多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。