你可能感興趣的試題

判斷題
在多元回歸中，根據(jù)通常的t檢驗，每個參數(shù)都是統(tǒng)計上不顯著的，你就不會得到一個高的R²值。
答案：錯誤
判斷題
如果分析的目的僅僅是預(yù)測，則多重共線性是無害的。
答案：正確
判斷題
在高度多重共線的情形中，要評價一個或多個偏回歸系數(shù)的個別顯著性是不可能的。
答案：正確
判斷題
盡管有完全的多重共線性，OLS估計量仍然是最優(yōu)線性無偏估計量。
答案：錯誤
多項選擇題
檢測多重共線性的方法有（）。
A.簡單相關(guān)系數(shù)檢測法
B.樣本分段比較法
C.方差膨脹因子檢測法
D.判定系數(shù)增量貢獻法
E.工具變量法
單項選擇題
在線性回歸模型中，若解釋變量X₁和X₂的觀測值成比例，即有X_1i=kX_2i，其中k為非零常數(shù)，則表明模型中存在（）。
A.方差非齊性
B.多重共線性
C.序列相關(guān)
D.設(shè)定誤差
單項選擇題
在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1，則表明模型中存在（）。
A.多重共線性
B.異方差性
C.序列相關(guān)
D.高擬合優(yōu)度
單項選擇題
如果方差膨脹因子VIF＝10，則認為什么問題是嚴重的（）。
A.異方差問題
B.序列相關(guān)問題
C.多重共線性問題
D.解釋變量與隨機項的相關(guān)性
單項選擇題
對于模型，與r₁₂＝0相比，當r₁₂=0.5時，估計量的方差var（）。將是原來的（）。
A.1倍
B.1.33倍
C.1.96倍
D.2倍
單項選擇題
經(jīng)驗認為，某個解釋變量與其他解釋變量間多重共線性嚴重的情況是這個解釋變量的VIF（）。
A.大于1
B.小于1
C.大于5
D.小于5

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變量不存在兩兩高度相關(guān)表示不存在高度多重共線性。

你可能感興趣的試題

在多元回歸中，根據(jù)通常的t檢驗，每個參數(shù)都是統(tǒng)計上不顯著的，你就不會得到一個高的R²值。

如果分析的目的僅僅是預(yù)測，則多重共線性是無害的。

在高度多重共線的情形中，要評價一個或多個偏回歸系數(shù)的個別顯著性是不可能的。

盡管有完全的多重共線性，OLS估計量仍然是最優(yōu)線性無偏估計量。

檢測多重共線性的方法有（）。

在線性回歸模型中，若解釋變量X₁和X₂的觀測值成比例，即有X_1i=kX_2i，其中k為非零常數(shù)，則表明模型中存在（）。

在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1，則表明模型中存在（）。

如果方差膨脹因子VIF＝10，則認為什么問題是嚴重的（）。

對于模型，與r₁₂＝0相比，當r₁₂=0.5時，估計量的方差var（）。將是原來的（）。

經(jīng)驗認為，某個解釋變量與其他解釋變量間多重共線性嚴重的情況是這個解釋變量的VIF（）。

變量不存在兩兩高度相關(guān)表示不存在高度多重共線性。

你可能感興趣的試題

在多元回歸中，根據(jù)通常的t檢驗，每個參數(shù)都是統(tǒng)計上不顯著的，你就不會得到一個高的R2值。

如果分析的目的僅僅是預(yù)測，則多重共線性是無害的。

在高度多重共線的情形中，要評價一個或多個偏回歸系數(shù)的個別顯著性是不可能的。

盡管有完全的多重共線性，OLS估計量仍然是最優(yōu)線性無偏估計量。

檢測多重共線性的方法有（）。

在線性回歸模型中，若解釋變量X1和X2的觀測值成比例，即有X1i=kX2i，其中k為非零常數(shù)，則表明模型中存在（）。

在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1，則表明模型中存在（）。

如果方差膨脹因子VIF＝10，則認為什么問題是嚴重的（）。

對于模型，與r12＝0相比，當r12=0.5時，估計量的方差var（）。將是原來的（）。

經(jīng)驗認為，某個解釋變量與其他解釋變量間多重共線性嚴重的情況是這個解釋變量的VIF（）。

在多元回歸中，根據(jù)通常的t檢驗，每個參數(shù)都是統(tǒng)計上不顯著的，你就不會得到一個高的R²值。

如果分析的目的僅僅是預(yù)測，則多重共線性是無害的。

在高度多重共線的情形中，要評價一個或多個偏回歸系數(shù)的個別顯著性是不可能的。

盡管有完全的多重共線性，OLS估計量仍然是最優(yōu)線性無偏估計量。

檢測多重共線性的方法有（）。

在線性回歸模型中，若解釋變量X₁和X₂的觀測值成比例，即有X_1i=kX_2i，其中k為非零常數(shù)，則表明模型中存在（）。

在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1，則表明模型中存在（）。

如果方差膨脹因子VIF＝10，則認為什么問題是嚴重的（）。

對于模型，與r₁₂＝0相比，當r₁₂=0.5時，估計量的方差var（）。將是原來的（）。

經(jīng)驗認為，某個解釋變量與其他解釋變量間多重共線性嚴重的情況是這個解釋變量的VIF（）。