A.解释变量的系数是有偏的
B.解释变量的系数是不一致的
C.OLS估计量的误差方差和标准都是无偏的
D.回归系数的t检验和模型显著性的F检验结果不可靠
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A.解释变量有遗漏
B.解释变量有冗余
C.模型形式有偏误
D.模型度量选择出现偏误
A.模型简洁性
B.代入数据后,参数估计量能够求解出唯一解,即模型是可识别的
C.样本数据与模型有较大拟合优度
D.模型估计结论与相关理论有较好的一致性
A.因子分析法
B.岭回归分析法
C.路径分析法
D.主成份分析法
A.删掉一个或多个变量
B.差分方法
C.对模型变量进行变换或重新设定模型
D.利用先验信息、补充样本或数据
A.研究目标是预测被解释变量均值时,多重共线性必定导致坏的结果
B.一般程度的共线性不用采取救治措施
C.样本数据导致的多重共线性的救治办法有限
D.关键是降低多重共线性的程度
A.两解释变量之间相关系数较大,也不能断定是严重共线性
B.辅助回归的Ri2比Y对所有解释变量回归的R2大时,共线性就严重了
C.如果VIF很大,那么一定存在严重的多重共线性
D.多重共线性是样本特性,增加样本对降低共线性程度或许有利
A.R2很高T检验均显著
B.R2很高,但存在一个或者多个T检验不显著
C.变量的回归系数会出现负数
D.T检验是有效的
A.方差非齐性
B.多重共线性
C.序列相关
D.设定误差
A.完全的多重共线性时回归系数的标准差为无穷大
B.严重多重共线性时估计量是BLUE的,其标准差很小
C.严重多重共线性常R2很高,但是t检验并非都显著
D.严重多重共线性时,估计量和标准差对数据变化敏感
A.多重共线性从根本上来说是程度问题
B.完全的共线性在现实中基本不会出现
C.多重共线性下得到的估计量是BLUE的
D.严重多重共线性会使回归系数标准差变大
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