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正文內(nèi)容

計量練習(xí)部分答案(編輯修改稿)

2025-07-15 19:12 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 D. E. ( ) A、普通最小二乘法估計量有偏和非一致B、普通最小二乘法估計量非有效C、普通最小二乘法估計量的方差的估計量有偏D、建立在普通最小二乘法估計基礎(chǔ)上的假設(shè)檢驗失效E、建立在普通最小二乘法估計基礎(chǔ)上的預(yù)測區(qū)間變寬1DW檢驗不適用一下列情況的序列相關(guān)檢驗()A、高階線性自回歸形式的序列相關(guān)B、一階非線性自回歸的序列相關(guān)C、移動平均形式的序列相關(guān)D、正的一階線性自回歸形式的序列相關(guān)E、負(fù)的一階線性自回歸形式的序列相關(guān)1以dl表示統(tǒng)計量DW的下限分布,du表示統(tǒng)計量DW的上限分布,則DW檢驗的不確定區(qū)域是() A、du≤DW≤4du B、4du≤DW≤4dl C、dl≤DW≤du D、4dl≤DW≤4 E、0≤DW≤dl1針對存在序列相關(guān)現(xiàn)象的模型估計,下述哪些方法可能是適用的() A、加權(quán)最小二乘法   B、一階差分法  C、殘差回歸法  D、廣義差分法  D、Durbin兩步法1下列哪些回歸分析中很可能出現(xiàn)多重共線性問題()A、資本投入與勞動投入兩個變量同時作為生產(chǎn)函數(shù)的解釋變量B、消費(fèi)作被解釋變量,收入作解釋變量的消費(fèi)函數(shù)C、本期收入和前期收入同時作為消費(fèi)的解釋變量的消費(fèi)函數(shù)D、商品價格、地區(qū)、消費(fèi)風(fēng)俗同時作為解釋變量的需求函數(shù)E、每畝施肥量、每畝施肥量的平方同時作為小麥畝產(chǎn)的解釋變量的模型1當(dāng)模型中解釋變量間存在高度的多重共線性時()A、各個解釋變量對被解釋變量的影響將難以精確鑒別B、部分解釋變量與隨機(jī)誤差項之間將高度相關(guān)C、估計量的精度將大幅度下降D、估計對于樣本容量的變動將十分敏感E、模型的隨機(jī)誤差項也將序列相關(guān)1關(guān)于多重共線性,判斷錯誤的有()A、解釋變量兩兩不相關(guān),則不存在多重共線性B、所有的t檢驗都不顯著,則說明模型總體是不顯著的C、有多重共線性的計量經(jīng)濟(jì)模型沒有應(yīng)用的意義D、存在嚴(yán)重的多重共線性的模型不能用于結(jié)構(gòu)分析1模型存在完全多重共線性時,下列判斷正確的是() A、參數(shù)無法估計 B、只能估計參數(shù)的線性組合 C、模型的判定系數(shù)為0 D、模型的判定系數(shù)為11對于線性回歸模型,其中D為虛擬變量,有( )A、其圖形是兩條平行線 B、基礎(chǔ)類型的截距項是 C、基礎(chǔ)類型的截距為 D、差別截距系數(shù)為E、差別斜率系數(shù)為對于分段線性回歸模型,其中( )A、虛擬變量D代表品質(zhì)因素 B、虛擬變量D代表數(shù)量因素C、以為界,前后兩段回歸直線的斜率不同D、以為界,前后兩段回歸直線的截距不同E、該模型是系統(tǒng)變參數(shù)模型的一種特殊形式三、基本概念計量經(jīng)濟(jì)模型 揭示經(jīng)濟(jì)活動中各個因素之間定量關(guān)系,用隨機(jī)的數(shù)方程加以描述的模型。最小二乘法 因為樣本回歸線上的點與真實觀測點之差可正可負(fù),簡單求和可能將很大的誤差抵消掉,只有平方和才能反映二者在總體上的接近程度,這就是最小二乘原理最大似然法 當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測值后,最合理的參數(shù)估計量應(yīng)該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。高斯-馬爾可夫定理 普通最小二乘估計量具有線性性、無偏性和最小方差性等優(yōu)良性質(zhì),就是最佳線性無偏估計量,這就是著名的高斯-馬爾可夫定理擬合優(yōu)度 就是樣本回歸直線與樣本觀測值之間的擬合程度。調(diào)整后的決定系數(shù) 將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度,以剔除變量個數(shù)對擬合優(yōu)度的影響: 為調(diào)整后的決定系數(shù)異方差性 對于不同的樣本點,隨機(jī)誤差項的方差不再是常數(shù),而互不相同,則認(rèn)為出現(xiàn)了異方差性序列相關(guān)性 如果對于不同的樣本點,隨機(jī)誤差項之間不再是不相關(guān)的,而是存在某種相關(guān)性,則認(rèn)為出現(xiàn)了序列相關(guān)性多重共線性 如果某兩個或多個解釋變量之間出現(xiàn)了相關(guān)性,則稱為多重共線性虛擬變量 這種“量化”通常是通過引入“虛擬變量”來完成的。根據(jù)這些因素的屬性類型,構(gòu)造只取“0”或“1”的人工變量,通常稱為虛擬變量分布滯后模型 通常把這種過去時期的,具有滯后作用的變量叫做滯后變量(Lagged Variable),含有滯后變量的模型稱為滯后變量模型四、簡答題計量經(jīng)濟(jì)模型有哪些應(yīng)用。一、結(jié)構(gòu)分析二、經(jīng)濟(jì)預(yù)測三、政策評價四、理論檢驗與發(fā)展簡述建立與應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟。模型設(shè)定、參數(shù)估計、模型檢驗、模型運(yùn)用在計量經(jīng)濟(jì)模型中,隨機(jī)誤差項存在的原因?一、代表未知的影響因素二、代表殘缺數(shù)據(jù)三、代表眾多細(xì)小影響因素四、代表數(shù)據(jù)觀測誤差五、代表模型設(shè)定誤差 六、變量的內(nèi)在隨機(jī)性古典線性回歸模型的基本假定是什么? 假設(shè)解釋變量X是確定性變量,不是隨機(jī)變量; 假設(shè)隨機(jī)誤差項m具有零均值、同方差和不序列相關(guān)性: E(mi)=0 i=1,2, …,n Var (mi)=sm2 i=1,2, …,n Cov(mi, mj)=0 i≠j i,j= 1,2, …,n 假設(shè)隨機(jī)誤差項m與解釋變量X之間不相關(guān): Cov(Xi, mi)=0 i=1,2, …,n 假設(shè)m服從零均值、同方差、零協(xié)方差的正態(tài)分布 mi~N(0, sm2 ) i=1,2, …,n在滿足古典假定條件下,一元線性回歸模型的普通最小二乘估計量
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