A.完全多重共線性下，參數(shù)估計(jì)值不確定
B.不完全多重共線性下，可以得到參數(shù)估計(jì)值
C.完全多重共線性下，參數(shù)估計(jì)值的方差無(wú)限大
D.不完全多重共線性下，參數(shù)估計(jì)值的方差無(wú)限大
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A.差分會(huì)丟失一些信息
B.差分模型的誤差項(xiàng)可能存在序列相關(guān)
C.可能會(huì)違背經(jīng)典線性回歸模型的相關(guān)假設(shè)
D.對(duì)模型多重共線性不產(chǎn)生任何影響
A.參數(shù)估計(jì)值的方差增大
B.參數(shù)區(qū)間估計(jì)時(shí)，置信區(qū)間變大
C.假設(shè)檢驗(yàn)容易做出錯(cuò)誤判斷
D.參數(shù)區(qū)間估計(jì)時(shí)，置信區(qū)間變小
A.完全多重共線性
B.不完全多重共線性
C.解釋變量間精確的線性關(guān)系
D.非線性關(guān)系
A.廣義差分法
B.廣義最小二乘法
C.經(jīng)驗(yàn)方法
D.逐步回歸法
A.參數(shù)的估計(jì)值不確定
B.參數(shù)的估計(jì)值能確定
C.參數(shù)估計(jì)值的方差無(wú)限大
D.參數(shù)估計(jì)值的方差無(wú)限小
最新試題
如果回歸模型存在嚴(yán)重的多重共線性，可去掉某個(gè)解釋變量從而消除多重共線性。
與簡(jiǎn)單線性回歸相比，多元線性回歸中增加的基本假定是（）。
外生變量數(shù)值的變化能夠影響內(nèi)生變量的變化。
可以利用t分布的性質(zhì)認(rèn)識(shí)樣本容量較小時(shí)參數(shù)估計(jì)值的分布特征。
多重共線性的修正方法包括（）。
經(jīng)濟(jì)變量是描述經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的水平或狀態(tài)，隨時(shí)間或空間不同而變動(dòng)的各種因素。
剩余平方和RSS的自由度為（）
模型整體顯著性F檢驗(yàn)包含的兩個(gè)自由度是（）。
可決系數(shù)需要修正的原因是擾動(dòng)存在自相關(guān)性。
如果簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢測(cè)法證明多元回歸模型的解釋變量?jī)蓛刹幌嚓P(guān)，則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。