当模型存在自相关性,仍然可以用t检验来判断解释变量影响的显著性

两变量之间的相关关系可以用（）来展示。 在线性回归模型诊断中，用于判断残差自相关的检验为（） 假设检验的基本思想可以用（）来解释。 配对t检验也可以用单样本t检验的过程来进行分析（） 用滞后被解释变量作解释变量，若要检验序列相关，DW检验不再适用。() 当每天的项目投资收益之间存在自相关性，10天展望期的在险价值或者预期亏损随着自相关性系数变大如何变化 两变量之间的相关关系可以用散点图来展示（） 题目:在线性回归模型诊断中,用于判断残差自相关的检验为（） 用滞后的被解释变量作解释变量，模型随机干扰项必然存在序列相关，这时D-W检验就不适用了。 随机变量之间的相关性可以用相关系数进行描述，相关系数既可以描述变量间的线性相关关系，也可以描述非线性相关关系。（ ） 通过将原模型作适当的变换，不可能会消除或减弱原模型中的解释变量之间的相关性（） 模型存在自相关性时，OLS估计量仍是无偏的，其原因是 相关关系是变量之间所表现出来的一种数学关系，判断变量之间是否具有相关关系的依据既可以用数量变量，也可以用属性变量。( ) 自相关性产生的原因有那些？ 可以用来检验随机误差项是否存在序列相关性的常用方法包括（）。 能否直接用DW 检验自回归模型的自相关问题？为什么？应采用什么方法检验？ 经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（ ） 在多元回归模型中，t检验非常重要，因为此时不能再用简单的图表描述，不容易通过直觉来判断解释变量的显著程度。 下列哪个选项不是自相关性的后果 如果回归模型违背了无自相关性的假定,则普通最小二乘估计量是