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异方差问题总是存在于横截面数据中,而自相关则总是存在于时间序列数据中。( )
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异方差问题总是存在于横截面数据中,而自相关则总是存在于时间序列数据中。( )
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判断题
异方差问题总是存在于横截面数据中,而自相关则总是存在于时间序列数据中。( )
答案
判断题
时间序列数据比横截面数据更容易产生异方差。( )
答案
判断题
“似不相关回归”的方法是利用横截面模型残差的协方差进行广义最小二乘法估计,该法将自动修正横截面中出现的异方差和短期自相关。
答案
判断题
中国大学MOOC: 横截面数据的回归更容易产生异方差。
答案
主观题
简述什么是异方差?为什么异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关?
答案
判断题
异方差会使OLS估计量的标准误差高估,而自相关会使其低估。
A.对 B.错
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判断题
异方差会使OLS估计量的标准误差高估,而自相关会使其低估。( )
答案
判断题
自相关函数的最大值总是出现在τ=0处
答案
单选题
褶皱的横截面图是这样一种图件,它总是()。
A.垂直地面 B.垂直轴迹 C.垂直a线理 D.垂直枢纽
答案
判断题
ADF和 PP检验适用的情况不一样:PP允许序列有自相关,ADF允许序列有自相关和异方差。
答案
热门试题
一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有( )。Ⅰ.多重共线性Ⅱ.自相关Ⅲ.异方差Ⅳ.序列相关性
一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有( )。 I 多重共线性Ⅱ 自相关Ⅲ 异方差Ⅳ 样本容量有限
一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有()。 <br/>I 多重共线性Ⅱ 自相关Ⅲ 异方差Ⅳ 样本容量有限
一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有( )。Ⅰ.多重共线性Ⅱ.自相关Ⅲ.异方差Ⅳ.样本容量有限
在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。
什么是异方差?如何处理异方差问题?
TXP中数据存档有哪两种方式?分别存于哪里?
TXP中数据存档有哪两种方式?分别存于哪里
一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有()。<br/>Ⅰ.多重共线性<br/>Ⅱ.自相关<br/>Ⅲ.异方差<br/>Ⅳ.样本容量有限
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。
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()
形存则神存,形谢则神灭
“神即形也,形即神也,是以形存则神存,形谢则神无也。未闻刀没而利存,岂容形亡而神在?”说这段话的是()。
横截面数据比时间序列数据更容易产生异方差这是因为同一时点不同对象的差异一定会大于同一对象不同时间上的差异。()
横截面数据比时间序列数据更容易产生异方差这是因为同一时点不同对象的差异通常会大于同一对象不同时间上的差异。()
下列结论中哪个是错误的是 (1)杆件横截面上的轴力,其作用线必垂立于该横截面。 (2)杆件横截面上的剪力,其作用线必位于该横截面内。 (3)杆件横截面上的扭矩,其力偶矢量必垂直于该横截面。 (4)杆件横截面上的弯矩,其力偶矢量必垂直于该横截面。
正应力是内力垂直于横截面,应力也垂直于横截面的应力。
正应力是内力垂直于横截面,应力也垂直于横截面的应力()
说明什么是横截面数据、时间序列数据、合并截面数据和面板数据。
若主存每个存储单元存8位数据,则()
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