A.t检验不能考察相应变量在方程中的相对重要性
B.t检验的统计显著性并不等同于理论有效性
C.随着样本容量的增大,t统计量的值会越来越大
D.t检验的结果是完全可信的
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在关于身高和体重的模型中,新增QQ号码QQi这个变量后,以下说法错误的是()。
A.调整的判定系数可能减小
B.身高的参数估计值可能发生变化
C.常数项的估计值可能发生变化
D.QQ号码的参数估计值一定为0
A.邹检验不确定子样本中方程的差别来源于截距还是斜率,或二者兼有
B.邹检验主要考察方程的总体显著性
C.邹检验假定结构转折点的时间是已知的
D.邹检验假定两个子样本的误差项服从独立、同方差的正态分布
A.EViews回归结果中的t检验默认的是双侧检验
B.给定自由度和显著性水平,双侧t检验的临界值大于单侧t检验的临界值
C.对参数符号具有明显预期时用单侧t检验,预期不确定时用双侧t检验
D.在给定的显著性水平下,若某参数的双侧t检验拒绝原假设,该参数的单侧t检验在参数符号符合预期时也拒绝原假设
建立玉米产量Y对施肥密度F和降雨量R的回归方程,估计结果为。则以下说法正确的有()。
A.若变量F的参数真实值为0.20,则参数估计值-0.10表明OLS估计量是有偏的
B.常数项-120意味着玉米产量可能为负
C.若方程不满足所有古典假设,变量R的参数真实值也可能等于5.33
D.变量F的参数估计值的符号不符合预期,并不影响OLS估计量的BLUE性质
A.某餐厅的各连锁店的销售额基本相同,在总销售额模型中,连锁店的个数
B.某汽车制造商(自己不制造轮胎)生产汽车数量的年度模型中,所购买的轮胎数量
C.农业供给函数中,每亩地使用的化肥数量
D.某棒球队每年参加比赛的次数都相同,在关于赢得比赛次数的方程中,该球队输掉比赛的次数
A.研究可支配收入对某种商品消费量的影响,方程为
B.研究可支配收入对消费的影响,方程为
C.研究员工年龄对员工年收入的影响,方程为
D.研究柯布-道格拉斯生产函数,方程为
A.参数t检验不显著的变量不能简单地从方程中剔除
B.回归方程包含一个变量的最重要的准则是理论,而不是统计上的显著性
C.t检验不显著的变量应该从方程中直接剔除
D.若某变量是理论上必须包含的变量,即使系数t检验不显著,方程也应包含该变量
A.如果t统计量的值大于临界值,则拒绝原假设
B.如果t统计量的值大于临界值,且参数符号与HA隐含的符号相同,则拒绝原假设
C.如果t统计量的值大于临界值,且参数符号与H0隐含的符号相同,则拒绝原假设
D.如果p值小于研究所要求的显著性水平,且参数符号与H0隐含的符号相同,则拒绝原假设
A.在回归方程中,参数估计值和t统计量的值越大,该变量越重要
B.t检验的统计显著性并不等同于理论有效性
C.t检验不能考察相应变量在方程中的相对重要性
D.随着样本容量的增大,t统计量的值会越来越大
A.在回归方程中,检验结构是否存在变化
B.在回归方程中,检验误差项是否服从正态分布
C.在含季节性虚拟变量的回归方程中,检验季节性是否存在
D.在柯布—道格拉斯生产函数中,检验规模报酬是否不变
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在简单线性回归模型y=β0+β1x+u中,假定E(u)≠0。令α0=E(u)。证明:这个模型总可以改写为另一种形式:斜率与原来相同,但截距和误差有所不同,并且新的误差期望值为零。
简述什么是工具变量法,并举例说明其应用场景。
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当一个变量对另一个变量的影响是正向的,我们称之为什么?()
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