已知含有截距項(xiàng)的三元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為,估計(jì)用樣本容量為24,則隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差估計(jì)量為()。
A.33.33
B.40
C.38.09
D.36.36
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A.n≥k+1
B.n≤k+1
C.n≥30
D.n≥3(k+1)
A.離差平方和
B.均值
C.概率
D.方差
下圖中“{”所指的距離是()
A.隨機(jī)誤差項(xiàng)
B.殘差
C.的離差
D.的離差
A.解釋變量和被解釋變量都是隨機(jī)變量
B.解釋變量為非隨機(jī)變量,被解釋變量為隨機(jī)變量
C.解釋變量和被解釋變量都為非隨機(jī)變量
D.解釋變量為隨機(jī)變量,被解釋變量為非隨機(jī)變量
最新試題
給定顯著性水平a及自由度,若計(jì)算得到的t值超過臨界的t值,我們將接受零假設(shè)
隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。
雙對(duì)數(shù)模型中的斜率表示因變量對(duì)自變量的彈性。
古典線性回歸模型具有哪些基本假定。
在存在異方差情況下,常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。
引入虛擬變量后,用普通最小二乘法得到的估計(jì)量仍是無偏的。
整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。
當(dāng)存在自相關(guān)時(shí),OLS估計(jì)量是有偏的并且也是無效的。
在異方差的情況下,OLS估計(jì)量誤差放大的原因是從屬回歸的2R變大。
在同一時(shí)間不同統(tǒng)計(jì)單位的相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)組合,是()