A.var(ui∣X1i,X2i)=A
B.X1i,X2i之间存在线性关系
C.E(ui∣Xji)=0,(j=1,2)
D.cov(ui,uj)=0,j≠i)
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A.选取模型的结构与真实的模型结构相同
B.影响被解释变量的解释变量全部列举出来
C.与模型所描述的理论认识有关
D.模型正确识别是不可能的
A.如果假设条件不满足,肯定求不出样本回归函数
B.所有假设条件满足时,样本回归函数与总体回归函数相同
C.如果假设条件不满足,会影响回归分析的有效性
D.任何假设条件不满足,其后果都是非常严重的
A.用OLS法计算得到的样本回归函数没有算错
B.可以利用样本回归函数直接推断总体回归函数
C.估计量的方差是最小的
D.估计量的均值与总体均值相同的情况下,方差最小
A.修正的决策系数< R2
B.修正的的决策系数≥R2
C.修正的的决策系数大于零
D.修正的决策系数可能为负
A.R2越大,说明该模型就越好
B.R2表示关于解释变量与被解释变量间的相关系数
C.如果R2较小,说明该模型没有价值
D.R2测量了OLS法得到的样本回归函数与样本点间拟合程度
A.利用OLS法得到的回归方程的估计系数是BLUE的
B.BLUE表示回归系数最优线性的、无偏的和有效的
C.有效表示均值相等的情况下,方差最小
D.无偏表示不同样本得到的均值等于总体均值
A.OLS法得到回归方程总是有效的
B.OLS法是对Uiˆ=Yi-Yiˆ的平方和求偏导数求得到回归方程的系数
C.对Uiˆ=Yi-Yiˆ平方和,分别对样本变量求偏,并令其为0,解方程组得到回归系数
D.对Uiˆ=Yi-Yiˆ平方和,分别对回归系数求偏导数,并令其为0,解方程组得到回归系数
A.P-值越小,说明样本出现越不容易
B.P-值越小,拒绝原假设发生错误的概率越小
C.P-值越小,说明检验结果在统计意义上越显著
D.通常P值< 10%记为*,P值< 5%记为**;P值< 1%记为***
A.非负函数与X轴围成的曲边面积为1,则此函数为分布函数
B.F分布只能用于对多变量均值的齐性进行检验
C.离开了估计量和分布函数,假设检验就无从谈起
D.同一分布可以用在多种不同的检验上
A.统计量是一个公式,其中包含总体信息和样本信息
B.临界值对偏离总体均值越远,发生的概率越小
C.接受了原假设,说明原假设是正确的
D.通常把希望得到的检验结果反面设为原假设
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