登录/
注册
题库分类
下载APP
帮助中心
首页
考试
搜题
APP
当前位置:
首页
>
查试题
>
学历类
>
同等学力
>
经济学
>
多元线性回归模型中,发现各参数估计量的t值都不显著,但模型的判定系数却很大,F统计量也很显著,这说明模型存在()。
单选题
多元线性回归模型中,发现各参数估计量的t值都不显著,但模型的判定系数却很大,F统计量也很显著,这说明模型存在()。
A. 多重共线性
B. 异方差
C. 自相关
D. 设定偏误
查看答案
该试题由用户499****74提供
查看答案人数:24034
如遇到问题请
联系客服
正确答案
该试题由用户499****74提供
查看答案人数:24035
如遇到问题请
联系客服
搜索
相关试题
换一换
单选题
多元线性回归模型中,发现各参数估计量的t值都不显著,但模型的判定系数却很大,F统计量也很显著,这说明模型存在()。
A.多重共线性 B.异方差 C.自相关 D.设定偏误
答案
主观题
多元线性回归模型中,发现各参数估计量的t值都不显著,但模型的R2或adj-R2却很大,F值也很显著,这说明模型存在
答案
单选题
若多元线性回归模型存在自相关问题,这可能产生的不利影响包括( )。①模型参数估计值非有效②参数估计量的方差变大③参数估计量的经济含义不合理④运用回归模型进行预测会失效
A.①②③ B.①②④ C.①③④ D.②③④
答案
单选题
若多元线性回归模型存在自相关问题,这可能产生的不利影响包括()。<br/>Ⅰ.模型参数估计值非有效<br/>Ⅱ.参数估计量的方差变大<br/>Ⅲ.参数估计量的经济含义不合理<br/>Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效
A.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ B.Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ C.Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
答案
单选题
若多元线性回归模型存在自相关问题,可能产生的不利影响是( )I模型参数估计量失去有效性Ⅱ参数的OLS估计量的方差变大Ⅲ参数估计量的经济含义不合理IV运用回归模型进行预测会失效
A.I、II、III、IV B.I、II、III C.I、III、IV D.I、II、IV
答案
单选题
若多元线性回归模型存在自相关问题,可能产生的不利影响是()<br/>I模型参数估计量失去有效性<br/>Ⅱ参数的OLS估计量的方差变大<br/>Ⅲ参数估计量的经济含义不合理<br/>IV运用回归模型进行预测会失效
A.I、II、III、IV B.I、II、III C.I、III、IV D.I、II、IV
答案
单选题
若多元线性回归模型存在自相关问题,可能产生的不利影响是()。Ⅰ.模型参数估计量失去有效性Ⅱ.参数的OLS估计量的方差变大Ⅲ.参数估计一量的经济含义不合理Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效
A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ B.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ C.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ D.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
答案
单选题
若多元线性回归模型存在自相关问题.这可能产生的不利影晌的是( )。Ⅰ.模型参数估计值非有效Ⅱ.参数佑计量的方差变大Ⅲ.参数估计量的经济含义不合理Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效
A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ B.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ D.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
答案
单选题
线性回归模型的参数估计量β^是一个随机向量Y的函数,即
A.随机向量 B.非随机向量 C.确定性向量 D.常量
答案
单选题
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性,则应用模型会带来的后果是( )。 Ⅰ.回归参数估计量非有效 Ⅱ.变量的显著性检验失效 Ⅲ.模型的预测功能失效 Ⅳ.解释变量之间不独立
A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ B.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ C.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ D.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
答案
热门试题
假设线性回归模型满足全部基本假设,最小二乘回归得到的参数估计量具备()。
若多元线性回归模型存在自相关问题,可能产生的不利影响是()。<br/>Ⅰ.模型参数估计量失去有效性<br/>Ⅱ.参数的OLS估计量的方差变大<br/>Ⅲ.参数估计一量的经济含义不合理<br/>Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效
在多元经典线性回归模型中,参数的最小二乘估计量具、、,所以此时的最小二乘估计量又称BLUE估计量。
在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数,则参数估计量具有( )的统计性质。
在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致( )。Ⅰ.参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验无意义Ⅲ.模型的预测失效Ⅳ.参数估计量有偏
在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致( )。Ⅰ参数估计量非有效Ⅱ变量的显著性检验无意义Ⅲ模型的预测失效Ⅳ参数估计量有偏
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( )。
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。( )
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
多重共线性的主要后果是参数估计量具有较大的方差,所以采取适当方法减小参数估计量的方差,可以消除模型中的多重共线性()
在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致()。<br/>Ⅰ参数估计量非有效<br/>Ⅱ变量的显著性检验无意义<br/>Ⅲ模型的预测失效<br/>Ⅳ参数估计量有偏
完全多重共线性下参数估计量
线性回归模型常用的参数估计方法是( )。
线性回归模型常用的参数估计方法是( )
当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时,直接用普通最小二乘法估计参数,则参数估计量为()
当回归模型中解释变量彼此正交时,多元回归估计量与一元回归模型的估计量相同
假设线性回归模型满足全部基本假设,则其参数的估计量具备( )。
假设线性回归模型满足全部基本假设,则其参数的估计量具备()
参数估计量具有较大的方差是多重共线性的主要后果,所以采取适当方法减小参数估计量的方差,仍然没能消除模型中的多重共线性,也没能消除多重共线性造成的后果。()
采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是无效的
购买搜题卡
会员须知
|
联系客服
免费查看答案
购买搜题卡
会员须知
|
联系客服
关注公众号,回复验证码
享30次免费查看答案
微信扫码关注 立即领取
恭喜获得奖励,快去免费查看答案吧~
去查看答案
全站题库适用,可用于E考试网网站及系列App
只用于搜题看答案,不支持试卷、题库练习 ,下载APP还可体验拍照搜题和语音搜索
支付方式
首次登录享
免费查看答案
20
次
微信扫码登录
账号登录
短信登录
使用微信扫一扫登录
获取验证码
立即登录
我已阅读并同意《用户协议》
免费注册
新用户使用手机号登录直接完成注册
忘记密码
登录成功
首次登录已为您完成账号注册,
可在
【个人中心】
修改密码或在登录时选择忘记密码
账号登录默认密码:
手机号后六位
我知道了
APP
下载
手机浏览器 扫码下载
关注
公众号
微信扫码关注
微信
小程序
微信扫码关注
领取
资料
微信扫码添加老师微信
TOP