A.系数一定是正数
B.系数一定是负数
C.系数不代表解释变量对被解释变量的边际影响
D.系数就是解释变量对被解释变量的边际影响
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A.泊松模型用来研究被解释变量是正数的情况
B.泊松模型用来研究被解释变量是非负整数的情况
C.泊松模型用来研究被解释变量是连续型数据的情况
A.regress
B.logit
C.probit
A.regress
B.logit
C.probit
A.系数代表边际影响
B.可以用OLS估计得出
C.系数的符号和边际影响的方向一致
D.系数一定为正数
A.拟合值可能小于0或者大于1
B.不能用OLS来估计
C.系数不代表解释变量对被解释变量的边际影响
A.序列相关必然存在
B.内生性问题必然存在
C.异方差问题必然存在
A.工具变量就是代理变量
B.工具变量必须和误差项相关
C.工具变量必须和内生变量相关
A.内生性使得OLS估计量是有偏的
B.内生性使得OLS估计量不是一致的
C.内生性导致序列相关问题
D.内生性问题没有办法通过加权最小二乘法解决
A.内生性使得OLS估计量是有偏的
B.内生性导致异方差问题
C.内生性导致序列相关问题
A.内生性是因为误差项和解释变量相关导致的
B.内生性是因为误差项的方差和解释变量相关导致的
C.内生性是因为被观测对象之间的相关性导致的
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