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完全多重共线性产生的后果包括参数估计量的方差

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尽管有完全的多重共线性,OLS估计量仍然是BLUE 如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性,参数的最小二乘估计量是( ) 存在严重的多重共线性时,参数估计的标准差( )。 存在多重共线性时,一定会使参数估计值的方差增大,从而造成估计效率的损失 完全多重共线性和不完全多重共线性都是多重共线性,它们之间没有本质的区别 中国大学MOOC: 多重共线性的程度越( ),参数估计值就越( ) 多重共线性的后果包括() 回归模型在近似共线性下参数估计量的方差会增大,方差膨胀因子为1/1-r。( ) 如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量( ) 当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备( ) 当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备( ) 多重共线性的后果有哪些?对多重共线性的处理方法有哪些? 如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量() 多重共线性可能造成参数估计值的符号与预期不一致 简述多重共线性的后果。 中国大学MOOC: 存在近似多重共线性时,参数的最小二乘估计量满足大样本性质 多重共线性对回归参数的估计有何影响? 回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性,如果使用普通最小二乘法估计其中的参数,那么参数估计量的方差会( )。 若模型出现序列相关性,仍釆用OLS估计模型参数,则会产生下列不良后果:除了()A参数估计量的线性和无偏性虽不受影响,但是参数估计量失去有效性;B模型的显著性检验失去意义;C模型的预测失效D多重共线性使得参数估计值不 稳定,并对于样本非常敏感 什么是多重共线性?如何处理多重共线性?
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