計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)判斷題-資料下載頁
2025-03-25 07:57本頁面
【正文】 模型中包括多少個解釋變量，總離差平方和的自由度總為（n1）。（Y）線性回歸分析中的“線性”主要是指回歸模型中的參數(shù)是線性的，而變量則不一定是線性的。（Y）當(dāng)我們說估計(jì)的回歸系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上是顯著的，意思是說它顯著異于0。（X）總離差平方和（TSS）可分解為殘差平方（ESS）和與回歸平方和（RSS），其中殘差平方（ESS）表示總離差平方和可由樣本回歸直線解釋的部分。（X）所謂OLS估計(jì)量的無偏性，是指回歸參數(shù)的估計(jì)值與真實(shí)值相等。（X ）當(dāng)模型中解釋變量均為確定性變量時，則可以用DW統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷碾S機(jī)誤差項(xiàng)所有形式的自相關(guān)性。（X ）一般情況下，在用線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測時，個值預(yù)測與均值預(yù)測結(jié)果相等，且它們的置信區(qū)間也相同。（Y ）對于模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+……+βkXki+μi，i=1,2,……,n；如果X2=X5+X6，則模型必然存在解釋變量的多重共線性問題。（X）OLS回歸方法的基本準(zhǔn)則是使殘差項(xiàng)之和最小。（Y）在隨機(jī)誤差項(xiàng)存在正自相關(guān)的情況下，OLS法總是低估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。（Y）無論回歸模型中包括多少個解釋變量，總離差平方和的自由度總為（n1）。（Y）一元線性回歸模型的F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)是一致的。（X）如果隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差隨解釋變量變化而變化，則線性回歸模型存在隨機(jī)誤差項(xiàng)的序列相關(guān)。（Y）在近似多重共線性下，只要模型滿足OLS的基本假定，則回歸系數(shù)的最小二乘估計(jì)量仍然是一BLUE估計(jì)量。（X）所謂參數(shù)估計(jì)量的線性性，是指參數(shù)估計(jì)量是解釋變量的線性組合。（Y）擬合優(yōu)度的測量指標(biāo)是可決系數(shù)R2或調(diào)整過的可決系數(shù)，R2越大，說明回歸方程對樣本的擬合程度越高。（Y ?。┳钚《朔ㄟM(jìn)行參數(shù)估計(jì)的基本原理是使殘差平方和最小。（X ?。┮话闱闆r下，用線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測時，個值預(yù)測與均值預(yù)測相等，且置信區(qū)間也相同。（ X?。┤绻S機(jī)誤差項(xiàng)的方差隨解釋變量變化而變化，則線性回歸模型存在隨機(jī)誤差項(xiàng)的序列相關(guān)。（ Y?。┤艋貧w模型存在異方差問題，應(yīng)使用加權(quán)最小二乘法進(jìn)行修正。（ X?。┒嘣€性回歸模型的F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)是一致的。（Y ?。〥W檢驗(yàn)只能檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在一階自相關(guān)。（ X?。┛傠x差平方和（TSS）可分解為殘差平方（RSS）和與回歸平方和（ESS），其中殘差平方（RSS）表示總離差平方和可由樣本回歸直線解釋的部分。（Y ?。M合優(yōu)度用于檢驗(yàn)回歸方程對樣本數(shù)據(jù)的擬合程度，其測量指標(biāo)是可決系數(shù)或調(diào)整后的可決系數(shù)。（ Y ）對于模型Yi=b0+b1X1i+... +bnXni+uii=1,2,...,n；如果X2=X3X1，則模型必然存在解釋變量的多重共線性問題。（ Y?。┧^OLS估計(jì)量的無偏性，是指參數(shù)估計(jì)量的數(shù)學(xué)期望等于各自真
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