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1. 

总离差平方和可分解为回归平方和与残差平方和。(

  

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2. 

整个多元回归模型在统计上是显着的意味着模型中任何一个单独的解释变量均是统计显着

的。(

  

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3. 

多重共线性只有在多元线性回归中才可能发生。(

  

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4. 

通过?/p>

解释变量对时间的散点?/p>

可大致判断是否存在自相关。(

  

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5. 

在计量回归中,如?/p>

估计量的

方差有偏

,则可推断模型应该存在异方差?/p>

   

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6.

 

存在异方差时,可以用

广义差分?/p>

来进行补救。(

  

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7. 

当经典假设不满足时,普通最小二乘估?/p>

一?/p>

不是最优线性无偏估计量。(

  

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8. 

判定系数检验中,回归平方和占的比重越大,判定系数也越大。(

  

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9. 

可以?/p>

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来大致判断是否存在自相关。(

   

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10. 

遗漏变量会导致计量估计结?/p>

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1.

 

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以均值为中心

的对称分布。(

  

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当经典假设满足时,普通最小二乘估计量具有最优线性无偏特征。(

  

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直接运用于实?/p>

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还需要对模型进行检?/p>

,包括经济意义检验?/p>

统计检验、计量经济专门检验等?/p>

 

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假定个人服装支出同收入水平和性别有关,由于性别是具有两种属性(男、女)的定性因素,

因此,用虚拟变量回归方法分析性别对服装支出的影响时,

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1. 

总离差平方和可分解为回归平方和与残差平方和。(

  

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2. 

整个多元回归模型在统计上是显着的意味着模型中任何一个单独的解释变量均是统计显着

的。(

  

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3. 

多重共线性只有在多元线性回归中才可能发生。(

  

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可大致判断是否存在自相关。(

  

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,则可推断模型应该存在异方差?/p>

   

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存在异方差时,可以用

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来进行补救。(

  

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一?/p>

不是最优线性无偏估计量。(

  

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9. 

可以?/p>

残差对某个解释变量的散点?/p>

来大致判断是否存在自相关。(

   

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遗漏变量会导致计量估计结?/p>

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还需要对模型进行检?/p>

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因此,用虚拟变量回归方法分析性别对服装支出的影响时,

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1. 

总离差平方和可分解为回归平方和与残差平方和。(

  

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2. 

整个多元回归模型在统计上是显着的意味着模型中任何一个单独的解释变量均是统计显着

的。(

  

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3. 

多重共线性只有在多元线性回归中才可能发生。(

  

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可大致判断是否存在自相关。(

  

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5. 

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,则可推断模型应该存在异方差?/p>

   

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6.

 

存在异方差时,可以用

广义差分?/p>

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当经典假设不满足时,普通最小二乘估?/p>

一?/p>

不是最优线性无偏估计量。(

  

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8. 

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9. 

可以?/p>

残差对某个解释变量的散点?/p>

来大致判断是否存在自相关。(

   

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10. 

遗漏变量会导致计量估计结?/p>

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只影响有效?/p>

 

1.

 

正态分布是

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2. 

当经典假设满足时,普通最小二乘估计量具有最优线性无偏特征。(

  

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6. 

虚拟变量用来表示某些?/p>

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存在异方差时,可以用

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还需要对模型进行检?/p>

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统计检验、计量经济专门检验等?/p>

 

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假定个人服装支出同收入水平和性别有关,由于性别是具有两种属性(男、女)的定性因素,

因此,用虚拟变量回归方法分析性别对服装支出的影响时,

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型中无截距项,则可引入两个虚拟变量?/p>

 

3

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双变量模?/p>

中,

对样本回归函?/p>

整体

的显着性检验与斜率

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一元线性回归仅有一个解释变量,因此对斜率系数的

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、随机扰动项?/p>

方差

与随机扰动项方差?/p>

无偏估计没有区别

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反映总体

的波动情况,对一个特定的总体而言?/p>

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5

、经典线性回归模型(

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计量经济学判断题 - 百度文库
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1. 

总离差平方和可分解为回归平方和与残差平方和。(

  

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2. 

整个多元回归模型在统计上是显着的意味着模型中任何一个单独的解释变量均是统计显着

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3. 

多重共线性只有在多元线性回归中才可能发生。(

  

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可大致判断是否存在自相关。(

  

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,则可推断模型应该存在异方差?/p>

   

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存在异方差时,可以用

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7. 

当经典假设不满足时,普通最小二乘估?/p>

一?/p>

不是最优线性无偏估计量。(

  

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8. 

判定系数检验中,回归平方和占的比重越大,判定系数也越大。(

  

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可以?/p>

残差对某个解释变量的散点?/p>

来大致判断是否存在自相关。(

   

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遗漏变量会导致计量估计结?/p>

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当经典假设满足时,普通最小二乘估计量具有最优线性无偏特征。(

  

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6. 

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还需要对模型进行检?/p>

,包括经济意义检验?/p>

统计检验、计量经济专门检验等?/p>

 

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假定个人服装支出同收入水平和性别有关,由于性别是具有两种属性(男、女)的定性因素,

因此,用虚拟变量回归方法分析性别对服装支出的影响时,

需要引?/p>

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入两个虚拟变量,应取决于模型中是否有截距项。如果有截距项则引入一个虚拟变量;如果?/p>

型中无截距项,则可引入两个虚拟变量?/p>

 

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双变量模?/p>

中,

对样本回归函?/p>

整体

的显着性检验与斜率

系数

的显着性检验是

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正确?/p>

一元线性回归仅有一个解释变量,因此对斜率系数的

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检验等价于对方程的整体性检验?/p>

 

4

、随机扰动项?/p>

方差

与随机扰动项方差?/p>

无偏估计没有区别

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随机扰动项的

方差

反映总体

的波动情况,对一个特定的总体而言?/p>

是一个确定的?/p>

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大多数情况下并不知道,所以用样本数据去估?/p>

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线性无偏估计,为一个随机变量?/p>

 

5

、经典线性回归模型(

CLRM

)中?/p>

干扰项不服从正态分布的?/p>

OLS

估计量将有偏的?/p>

错,?/p>

?/p>

使经典线性回归模型(

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在简单线性回归中

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