下面哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的()。
A.A
B.B
C.C
D.D
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
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
A.產(chǎn)量每增加一臺(tái),單位產(chǎn)品成本增加356元
B.產(chǎn)量每增加一臺(tái),單位產(chǎn)品成本減少1.5元
C.產(chǎn)量每增加一臺(tái),單位產(chǎn)品成本平均增加356元
D.產(chǎn)量每增加一臺(tái),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
多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。
異方差會(huì)使OLS估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差高估,而自相關(guān)會(huì)使其低估。
將一年四個(gè)季度對(duì)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(gè)數(shù)為()
杜賓—瓦爾森檢驗(yàn)?zāi)軌驒z驗(yàn)出任何形式的自相關(guān)。
內(nèi)生變量的滯后值仍然是內(nèi)生變量。
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(wú)偏估計(jì)。
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。
當(dāng)存在自相關(guān)時(shí),OLS估計(jì)量是有偏的并且也是無(wú)效的。
隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。
任何兩個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的2R都是可以比較的。