A.總體平方和
B.回歸平方和
C.殘差平方和
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A.方程的顯著性檢驗(yàn)
B.多重共線性檢驗(yàn)
C.異方差性檢驗(yàn)
D.預(yù)測(cè)檢驗(yàn)
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
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
最新試題
將一年四個(gè)季度對(duì)被解釋變量的影響引入到包含截距項(xiàng)的回歸模型當(dāng)中，則需要引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（）
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（）
計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分析經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的基本步驟。
在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中，對(duì)模型中的每一個(gè)隨機(jī)方程單獨(dú)使用普通最小二乘法得到的估計(jì)參數(shù)是（）
異方差會(huì)使OLS估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差高估，而自相關(guān)會(huì)使其低估。
如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是有偏無(wú)效的。
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。
多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。
為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個(gè)定性變量有m類(lèi)，則要引入m個(gè)虛擬變量。
任何兩個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的2R都是可以比較的。