A.F检验的原假设是:R2=0
B.F检验的原假设是:C(1)=C(2)=C(3)
C.F检验的P值=0.01,表明中至少有一个变量对Y的影响显著
D.F检验是对模型的检验,或说是对系数影响的联合检验
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A.可以用来检验假设:C(1)=3
B.可以用来检验假设:C(3)=2*C(1)+C(2)
C.可以用来检验假设:C(1)=C(2)
D.如果P值>0.3,说明Wald对应的原假设是对的
A.表明X2对Y的影响比X1大
B.如果t检验不显著,表明Xi对Y平均值的影响不显著
C.对X1,如果t检验的原假设被拒绝,表明X1对Y平均值的影响是显著的
D.T检验是用来检验模型的显著性的
A.对样本回归函数的参数进行估计
B.对回归结果进行具体解释
C.对根据样本得到的估计进行检验
D.根据利用检验结论进行预测分析
A.1-((Yt-Y^t)2/(n-1))/((Yt-Yt)2/(n-k))
B.1-(1-R2)*(n-1)/(n-k)
C.1-(1-R2)*(n-k)/(n-1)
D.1-(1+R2)*(n-k)/(n-1)
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)
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
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