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A.隨機(jī)項(xiàng)均值為零
B.隨機(jī)項(xiàng)等方差
C.隨機(jī)項(xiàng)無(wú)序列相關(guān)
D.隨機(jī)項(xiàng)服從正態(tài)分布
A.t分布
B.正態(tài)分布
C.F分布
D.二項(xiàng)分布
ESS為回歸平方和,RSS為殘差平方和,TSS為總離差平方和,樣本決定系數(shù)r2應(yīng)為()
A.A
B.B
C.C
D.D
對(duì)回歸系數(shù)的估計(jì)量進(jìn)行顯著性t檢驗(yàn),提出原假設(shè)H0:b1=0;備擇假設(shè)H1:b1≠0。若計(jì)算的T統(tǒng)計(jì)量值大于所查得的臨界值tα/2,則()
A.拒絕H0:b1=0,接受H1:b1≠0,Y與X線性顯著
B.拒絕H0:b1=0,接受H1:b1≠0,Y與X線性不顯著
C.接受H0:b1=0,Y與X線性顯著
D.接受H0:b1=0,Y與X線性不顯著
A.總體回歸模型;
B.總體回歸方程;
C.樣本回歸方程;
D.樣本回歸模型
在一元線性回歸分析中,方程是()
A.總體回歸模型;
B.總體回歸方程;
C.樣本回歸方程;
D.樣本回歸模型
A.r2檢驗(yàn);
B.t檢驗(yàn);
C.F檢驗(yàn);
D.DW檢驗(yàn)
A.F檢驗(yàn);
B.t檢驗(yàn);
C.r2檢驗(yàn);
D.DW檢驗(yàn)
利用0LS法得到了樣本回歸方程,下列說(shuō)法不正確的是()
A.A
B.B
C.C
D.D
A.n
B.n-1
C.n-k
D.1
最新試題
一般而言,如果每?jī)蓚€(gè)解釋變量的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)(零階相關(guān)系數(shù))比較高,例如大于(),則可認(rèn)為存在著較嚴(yán)重的多重共線性。
下列關(guān)于多重共線性后果的陳述中,正確的是()。
模型是對(duì)所研究的某種現(xiàn)象、某種關(guān)系或某種過(guò)程的一種模擬。
剩余平方和RSS的自由度為()
多元線性回歸模型OLS估計(jì)式的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)包括()。
多重共線性的修正方法包括()。
模型只是研究者對(duì)所關(guān)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。
多重共線性問(wèn)題的實(shí)質(zhì)是樣本現(xiàn)象,因此可以通過(guò)增加樣本信息得到改善。
可以利用t分布的性質(zhì)認(rèn)識(shí)樣本容量較小時(shí)參數(shù)估計(jì)值的分布特征。
外生變量數(shù)值的變化能夠影響內(nèi)生變量的變化。