據1950—1969年的年度數據得到某國的勞動力薪金模型
其中，W=勞動力平均薪金，PF=生產成本，U=失業(yè)率（%）。（計算結果保留三位小數）
對模型回歸系數進行顯著性檢驗。[α=0.05，t0.025(16)=2.12]
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真實模型為Yi=β1+β2X2i+β3X3i+ui時，如果使用模型Yi=α1+α2X2i+ui中，則遺漏了重要解釋變量X3，此時對參數的最小二乘估計有較大影響，下列說法正確的為（）
A.A
B.B
C.C
D.D
E.E
A.對于大于0的數量變量，通常均可取對數；
B.以年度量的變量，如年齡等以其原有形式出現；
C.比例或百分比數，可使用原形式也可使用對數形式；
D.使用對數時，變量不能取負值；
E.數值較大時取對數形式。
對回歸模型進行顯著性檢驗時所用的F統(tǒng)計量可表示為（）
A.A
B.B
C.C
D.D
E.E
對回歸系數進行顯著性檢驗時的t統(tǒng)計量為（）
A.A
B.B
C.C
D.D
根據樣本資料估計得到人均消費支出Y對人均收入X的回歸模型為
，這表明人均收入每增加1%，人均消費支出將增加（）
A.2%
B.0.2%
C.0.75%
D.7.5%
A.F=1
B.F=-1
C.F=0
D.F=∞
A.經濟發(fā)展速度
B.平均增長量
C.總增長量
D.經濟增長率
最新試題
模型只是研究者對所關注的那些部分所作的模擬，只能抓主要因素和主要特征，而不得不舍棄某些因素。
如果簡單相關系數檢測法證明多元回歸模型的解釋變量兩兩不相關，則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。
多重可決系數是模型中解釋變量個數的不減函數，這給對比解釋變量個數不同模型的多重可決系數帶來缺陷，所以需要修正。
下列關于多重共線性后果的陳述中，正確的是（）。
多元線性回歸模型OLS估計式的統(tǒng)計性質包括（）。
多重共線性問題的實質是樣本現象，因此可以通過增加樣本信息得到改善。
經濟參數是變量間數量關系和經濟數量規(guī)律性的具體體現，獲取經濟參數的數值是經濟計量分析的主要目的。
外生變量數值的變化能夠影響內生變量的變化。
可決系數需要修正的原因是擾動存在自相關性。
經濟變量之間具有共同變化趨勢是導致模型產生多重共線性的重要原因之一。