現(xiàn)有X和Y的樣本觀測值如下:
假設(shè)Y對(duì)X的回歸方程為Yi=β0+β1Xi+ui,且Var(ui)=σ2Xi2,試用適當(dāng)方法估計(jì)此回歸方程。(計(jì)算結(jié)果保留兩位小數(shù))
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A.參數(shù)估計(jì)量不再是最小方差線性無偏估計(jì)量
B.均方差MSE可能嚴(yán)重低估誤差項(xiàng)的方差
C.常用的F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)失效
D.參數(shù)估計(jì)量是無偏的
E.利用回歸模型進(jìn)行預(yù)測的結(jié)果會(huì)存在較大的誤差
A.隨機(jī)誤差項(xiàng)具有高階序列相關(guān)
B.樣本容量太小
C.含有滯后被解釋變量的模型
D.正的一階線性自相關(guān)形式
E.負(fù)的一階線性自相關(guān)形式
A.一階差分法
B.廣義差分法
C.工具變量法
D.加權(quán)最小二乘法
E.廣義最小二乘法
A.要求樣本容量較大
B.-1≤DW≤1
C.可用于檢驗(yàn)高階序列相關(guān)
D.能夠判定所有情況
E.只適合一階線性序列相關(guān)
A.用橫截面數(shù)據(jù)建立的家庭消費(fèi)支出對(duì)家庭收入水平的回歸模型
B.用橫截面數(shù)據(jù)建立的產(chǎn)出對(duì)勞動(dòng)和資本的回歸模型
C.以20年資料建立的某種商品的市場供需模型
D.以20年資料建立的總支出對(duì)總收入的回歸模型
E.按照“差錯(cuò)—學(xué)習(xí)”模式建立的打錯(cuò)數(shù)對(duì)打字小時(shí)數(shù)的回歸模型
A.線性性
B.無偏性
C.有效性
D.一致性
E.不是最小方差無偏估計(jì)量
A.參數(shù)估計(jì)量是無偏的,但不是最小方差無偏估計(jì)
B.參數(shù)顯著性檢驗(yàn)失效
C.模型預(yù)測失效
D.參數(shù)估計(jì)量是有偏的,且方差不是最小的
E.模型預(yù)測有效
A.線性性
B.無偏性
C.最小方差性
D.有偏性
E.無效性
A.殘差圖分析法
B.等級(jí)相關(guān)系數(shù)法
C.戈德菲爾德一匡特檢驗(yàn)
D.戈里瑟檢驗(yàn)
E.懷特檢驗(yàn)
A.大于1
B.小于1
C.大于10
D.小于5
最新試題
當(dāng)模型存在完全多重共線性時(shí),可能產(chǎn)生的后果包括()。
多元線性回歸模型OLS估計(jì)式的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)包括()。
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。
經(jīng)濟(jì)參數(shù)是變量間數(shù)量關(guān)系和經(jīng)濟(jì)數(shù)量規(guī)律性的具體體現(xiàn),獲取經(jīng)濟(jì)參數(shù)的數(shù)值是經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的主要目的。
關(guān)于樣本線性相關(guān)系數(shù),正確的是()。
多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個(gè)數(shù)的不減函數(shù),這給對(duì)比解釋變量個(gè)數(shù)不同模型的多重可決系數(shù)帶來缺陷,所以需要修正。
多重共線性的修正方法包括()。
經(jīng)濟(jì)變量是描述經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的水平或狀態(tài),隨時(shí)間或空間不同而變動(dòng)的各種因素。
采用差分方式降低模型多重共線性時(shí),可能存在的問題包括()。
多重共線性包含()。