A.不同Xi所对应的总体残差方差已知,利用加权最小二乘法来消除异方差
B.不同Xi所对应的样本残差的方差结构已知,利用GLS来消除或降低异方差
C.不同Xi所对应的样本残差的方差结构已知,利用OLS法来消除异方差
D.根据具体问题,可以考虑选择不同的模型变换来消除异方差性
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A.Yi^为负数,而B2为偶数,Park检验依然可行
B.对ui^2=B1*(Yi^)B2两边取自然对数线性化,然后再检验
C.原假设:B2=0,拒绝了原假设,则说明存在异方差
D.Park检验法还检验了异方差的结构形式
A.图示验法
B.回归检验法
C.White检验法
D.DW检验
A.异方差性
B.多重共线性
C.序列相关
D.设定误差
A.OLS法得到的估计量是线性的、无偏的
B.样本方差依然是真实总体方差的无偏估计量
C.T检验和F检验的结果可能会失效
D.OLS法得到的估计量不再具有最小方差性
A.人类学习行为的Error-learning模式影响
B.样本数据存在例外点
C.社会经济现象存在规模效应
D.人们个体心理和情绪的波动
A.对给定Xi,无法得到对Yi和总体回归函数残差,但可得到var(ui∣xi)
B.对给定Xi,随机获得某一个Yi,得到样本残差ui^而非总体残差ui
C.对一组样本(Xi,Yi)而言,只能获得样本回归函数
D.实际中用样本回归函数代替总体的,用样本残差代替总体标准差,通过样本残差序列分布趋势来分析同方差
A.哑变量的作用是将数据分类
B.哑变量设为0还是1,输出的回归结果完全一样
C.哑变量设为0还是1,得出的结论完全一样
D.变量分为N类,需要的哑变量个数
A.X的相对变化,引起Y的期望值绝对量变化
B.Y关于X的边际变化
C.X的绝对量发生一定变动时,引起因变量Y的相对变化率
D.Y关于X的弹性
A.Y与X是非线性的
B.Y与b1是非线性的
C.lnY与b1是线性的
D.lnY与lnX是线性的
A.Y对L的弹性=b1
B.如果B+C >1表明规模报酬为递减
C.Y对K的弹性是常量
D.如果B+C < 1,表明规模报酬为递减
最新试题
无多重共线性是简单线性回归模型的古典假定之一。
给定显著性水平及自由度,若计算得到的值超过临界值,我们将接受零假设。
在t检验过程中,如果小概率事件竟然发生了,就认为原假设不真。
在计量模型中,X、Y代表参数和表示变量。
可决系数与相关系数()
由于简单线性回归与现实经济现象相关很远,因此预测没有任何意义。
工具变量法的基本思想是通过寻找一个与误差项相关的变量,来消除什么问题?()
边际分析、弹性分析、乘数分析等属于经济结构分析。
简述什么是工具变量法,并举例说明其应用场景。
计量模型()。