計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)補(bǔ)充練習(xí)題-文庫(kù)吧在線文庫(kù)
【正文】 隨機(jī)變量，被解釋變量為非隨機(jī)變量，建立一元線性回歸模型??Yimi(b1) 2，預(yù)測(cè)精度越高 ，預(yù)測(cè)誤差越大，預(yù)測(cè)精度越高 ，預(yù)測(cè)誤差越大?,其回歸系數(shù)對(duì)應(yīng)的）。i=i= 0+X的回歸模型是?lni其中% i=+XmX1與=229。則隨機(jī)誤差項(xiàng) )。的樣本回歸方程可表示為：（tX+b1），調(diào)整后的判定系數(shù)R D.=的方差2B.vrs2s229。YA、使nt=1t2D.2int為（rr檢驗(yàn))時(shí)構(gòu)造的1)RSSESSF1 =Y=采用==+++檢驗(yàn) aXLYit ，建立一元線性回歸模型??Yimi(b1) 三、多選（,Y0E.0，回歸系數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量具有的優(yōu)良性有（ ） （）。YiYimi? ? ?D.+R179。DW1 ，就檢驗(yàn)與檢驗(yàn)與檢驗(yàn)均顯著時(shí)，）。(nkRSSR2kE.) （ ）（ ） ？。農(nóng)村居民()==+1,2,LRSS1i +i+取顯著性水平a=）和人均消費(fèi)性支出（t()（顯著性水平a ====＝ +()R；的意義；②簡(jiǎn)述什么是模型的異方差性；③檢驗(yàn)該模型是否存在異方差性；④如果模型存在異方差性，寫出消除模型異方差性的方法和步驟。20093X+2XF；====180。1985—2001(12)t=12kiX0RESS2tdU＝==年農(nóng)村居民人均純收入和人均消費(fèi)性支出資料，建立的消費(fèi)函數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為：+農(nóng)村居民人均消費(fèi)性支出＝。）。( )。k1)C.1)RSS統(tǒng)計(jì)量可表示為（ ）。檢驗(yàn)顯著時(shí)，并不意味著對(duì)每一個(gè)回歸系數(shù)的檢驗(yàn)常被用于檢驗(yàn)回歸方程單個(gè)參數(shù)的顯著性，而統(tǒng)計(jì)量等于檢驗(yàn)而言，以下闡述正確的有（RRB.b0+b1X+X,YC.229。b1b1b15%顯著性水平下，該方程對(duì)應(yīng)的方程顯著性檢驗(yàn)的 0(1l k2XDW年 ++ ，采用什么方法估計(jì)參數(shù)比較合適（ ） 對(duì)應(yīng)的=X4i則VIF（/(n)B.Fn2D.vrrmt具有一階自回歸形式Y(jié)t2
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