单选题

线性回归模型常用的参数估计方法是(  )。

A. 最小二乘法
B. 最大二乘法
C. 最小残差和法
D. 基本账户和辅助账户

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单选题
线性回归模型常用的参数估计方法是( )
A.最大二乘法 B.最小残差和法 C.最大残差和法 D.最小二乘法
答案
单选题
线性回归模型常用的参数估计方法是(  )。
A.最小二乘法 B.最大二乘法 C.最小残差和法 D.基本账户和辅助账户
答案
单选题
下列关于一元线性回归模型的参数估计,描述正确的是( )。
A.若以Y表示实际观测值,期货投资分析,历年真题,2019年期货从业资格考试《期货投资分析》真题汇编表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使期货投资分析,历年真题,2019年期货从业资格考试《期货投资分析》真题汇编为零 B.普通最小二乘法的原理是使回归估计值与实际观测值的偏差尽可能小 C.若以Y表示实际观测值,期货投资分析,历年真题,2019年期货从业资格考试《期货投资分析》真题汇编表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使期货投资分析,历年真题,2019年期货从业资格考试《期货投资分析》真题汇编最小 D.普通最小二乘法是唯一的估计参数的方法
答案
单选题
用于线性统计模型中的参数估计问题的方法是(    )
A.矩估计法 B.最大似然估计法 C.最小二乘法 D.贝叶斯估计法
答案
单选题
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。
A.有偏特性 B.非线性特性 C.最小方差特性 D.非一致性特性
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
用于线性统计模型中的参数估计问题的方法是(    )
A.矩估计法 B.最大似然估计法 C.最小二乘法 D.贝叶斯估计法
答案
多选题
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()。
A.可靠性 B.一致性 C.线性 D.无偏性
答案
判断题
普通最小二乘法 (Ordinary Least Squares,简记OLS)是一元线性回归模型的参数估计方法常采用()
答案
热门试题
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 gistic回归模型的参数估计常采用的方法是最大似然估计(maximum likelihood estimate)。 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 如果模型存在异方差性,最常用的参数估计方法是( )。 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 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() 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 中国大学MOOC: 在一元线性回归分析中,用于回归参数估计的常用方法是最小二乘法,其基本要求是: 线性趋势模型参数的最常用的估计方法是 一元回归参数估计的参数求解方法有()。 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 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 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( )。 统计推断的方法主要包括()。<br/>Ⅰ 参数估计Ⅱ 假设检验<br/>Ⅲ 线性回归Ⅳ 逻辑推理 (2017年)统计推断的方法主要包括()。Ⅰ 参数估计Ⅱ 假设检验Ⅲ 线性回归Ⅳ 逻辑推理 统计推断的方法主要包括( )。Ⅰ 参数估计Ⅱ 假设检验Ⅲ 线性回归Ⅳ 逻辑推理 对于可线性化的非线性模型,其参数估计都比较复杂() Probit模型或Logit模型最主要的参数估计方法是()。 Probit模型或Logit模型最主要的参数估计方法是 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()
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