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DW检验假定随机误差项ui的方差是同方差。 判断以上陈述的真伪,并给出合理的解释。
主观题
DW检验假定随机误差项ui的方差是同方差。 判断以上陈述的真伪,并给出合理的解释。
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DW检验假定随机误差项ui的方差是同方差。 判断以上陈述的真伪,并给出合理的解释。
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随机误差项方差的估计量公式( )。
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若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立,则称模型存在为异方差现象()
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若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立,则称模型存在为异方差现象()
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若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立,则称模型存在为异方差现象。( )
A.正确 B.错误
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如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的自相关。
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如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的自相关()
古典回归模型假定中的随机误差项的方差等于常数的假定被破坏,则称模型出现了____
异方差 产生的原因是即对于不同的样本点,随机误差项的方差恒为固定常数,而是互相相同()
在利用线性回归模型进行区间预测时,随机误差项的方差越大,则()
方差分析的组内变异反映随机误差的大小。
若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用()。
若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用 [ ]
异方差 产生的原因是即对于不同的样本点,随机误差项的方差不恒为固定常数,而是互不相同()
DW检验的零假设是(ρ为随机误差项的一阶相关系数)( )。
随机变量(随机误差项)ui中一般包括那些因素()
如果回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的普通最小二乘估计量是( )。
线性回归模型中为了保证参数估计的正确性,需要假定误差项具有同方差性()
如果回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的普通最小二乘估计量()。
完全随机设计方差分析,反映了研究因素的影响,同时也包括了随机误差的指标是:
对于线性模型,如果存在多重共线性,则意味着模型中随机误差项的方差互不相同。
满足基本假设情况下,应用OLS法估计模型,回归平方和与随机误差项的方差之比ESS/σ2服从()
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是( ) Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系 Ⅱ.随机误差项服从正态分布 Ⅲ.各个随机误差项的方差相同 Ⅳ.各个随机误差项之间不相关
检验误差包括 、随机误差和粗大误差。
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是( )。I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系Ⅱ 随机误差项服从正态分布Ⅲ 各个随机误差项的方差相同Ⅳ 各个随机误差项之间不相关
如果回归模型违背了同方差假定,最小二乘估计是( )
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