如果對(duì)一個(gè)簡單的線性回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)，如
，則備擇假設(shè)為（）
A.
，并運(yùn)用F檢驗(yàn)
B.
，并運(yùn)用F檢驗(yàn)
C.
，運(yùn)用T檢驗(yàn)
D.B和C都是正確的，可以仍選其一進(jìn)行檢驗(yàn)
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在有k個(gè)解釋變量的經(jīng)典多元線性回歸模型中
，OLS的估計(jì)值可以寫作（）
A.A
B.B
C.C
D.D
A.隨機(jī)干擾項(xiàng)同方差
B.隨機(jī)干擾項(xiàng)零均值
C.隨機(jī)干擾項(xiàng)與解釋變量之間不相關(guān)
D.隨機(jī)干擾項(xiàng)服從正態(tài)分布
有如下聯(lián)立方程模型。其中，qd和qs分別表示牛奶的需求量和供給量，p表示牛奶價(jià)格，x為收入水平。則關(guān)于模型識(shí)別中正確的是（）：
A.需求模型可以識(shí)別
B.供給模型可以識(shí)別
C.供求模型都可以識(shí)別
D.供求模型都不可以識(shí)別
在線性概率模型（LPM）估計(jì)中，
，rain是虛擬變量（如果下雨為1，否則為0），winter為虛擬變量（1表示冬天，0表示其他季節(jié)），latitude為所描述區(qū)域的緯度，winter的參數(shù)系數(shù)解釋是什么？（）
A.平均下來，在冬天里，其他條件不變的情況下下雨的可能性會(huì)增加30%
B.平均下來，在冬天里，其他條件不變的情況下下雨的可能性會(huì)增加0.3%
C.平均下來，在冬天里，其他條件不變的情況下下雨的可能性會(huì)增加30個(gè)百分點(diǎn)
D.以上都不對(duì)。
A.系數(shù)存在向下的偏差，可能為負(fù)
B.系數(shù)存在向下的偏差，但不能為負(fù)
C.系數(shù)存在向上的偏差
D.系數(shù)不會(huì)存在偏差
最新試題
除了模型設(shè)定正確外，能否獲得用于計(jì)量分析的合適的樣本數(shù)據(jù)，對(duì)于經(jīng)濟(jì)研究非常重要。
回歸系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的原理是“小概率事件不易發(fā)生”。
下列哪種情況可能會(huì)導(dǎo)致自相關(guān)性？（）
當(dāng)一個(gè)時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時(shí)間的增加而增加時(shí)，我們稱之為什么？（）
由于簡單線性回歸與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象相關(guān)很遠(yuǎn)，因此預(yù)測沒有任何意義。
論述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)政策制定中的作用和重要性。
請簡述工具變量法的基本思想。
對(duì)于估計(jì)出的樣本回歸線（）
計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的最終目的是為了正確的估計(jì)出參數(shù)。
無多重共線性是簡單線性回歸模型的古典假定之一。