A.是t统计量的平方根
B.与t统计量相等
C.取值必然为负
D.是t统计量的平方
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关于R2和下列叙述不正确的是:()
A.高的R2或者并不意味着回归变量是被解释变量的真实原因
B.高的R2或者并不意味着没有忽略变量偏差
C.高的R2或者总是意味着增加的变量统计上是显著的
D.高的R2或者并不意味着你有最合适的一组回归变量
A.如果遗漏变量和变量之间是负相关,不会影响前的系数估计值
B.一定会使的系数估计值上偏
C.即使在原来包含两个变量的回归中两个斜率系数都显著为正,也可能使变量前的系数估计值为负
D.将使变量和残差项的乘积的和不为0
A.用斜率系数的估计值减1,然后除以估计值的标准误(s.e.),然后但得到数的绝对值是否大于1.96
B.用斜率系数的估计值加减1.96得到区间上下限,然后看此区间是否包含1
C.看斜率系数估计值是否介于0.95和1.05之间
D.检查看看是否很接近于1
A.若误差同方差,则采用异方差文件标准误是不合适的
B.若误差异方差,利用同方差适用标准误计算的t统计量即使在大样本下也不服从正态分布
C.同方差适用的标准误亦适用于异方差情形
D.除非有充足的理由相信误差异方差,否则还是谨慎地接受误差同方差的假设
A.E(ui丨Xi)=0
B.(Xi,Yi),i,…,n是独立同分布的
C.模型是同方差的
D.模型不存在完全共线性
A.如果n>25,估计量是正态分布的
B.是BLUE
C.如果误差项是同方差,那么估计量一定是正太分布
D.是无偏且一致的估计量
A.不完全多重共线性
B.仅仅是理论所关心的
C.完全多重共线性
D.实际操作中不会发生的
A.解释变量X有更多变差
B.误差项的方差更大
C.样本容量更小
D.截矩估计值更小
A.参数估计值等于真实值
B.参数估计值的均值等于真实值
C.参数估计值可能大于真实值
D.参数估计值可能小于真实值
E.参数估计值的方差等于真实值的方差
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