A.仍然可以使用t 统计量来检验单个系数的显著性
B.自变量不能再包括有二值变量
C.因为变量非线性,所以不能再使用F统计量了
D.<R2不再成立
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在一元Probit模型中,系数β1表示:()
A.当自变量x变化一个单位所引起因变量y的变化
B.当自变量x成比例变化所引起的因变量y的变化
C.当自变量x变化一个单位所引起模型的z值的变化
D.以上都不对
A.因为OLS的假设条件不满足,所以我们必须使用新的估计方法
B.我们仍然可以使用多元线性回归模型的估计和推断方法
C.我们仍然能使用OLS估计方法,但是即使所有的经典假设条件都满足,t统计量也不再具有正态性
D.在做假设检验时,相应的临界值会变为1.962,1.963等等
A.β2=1且β3=β4/β5
B.β2=0
C.β1+β2=1且β3=-2β4
D.β0=β1且β1=0
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
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
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