已知三元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800，估计用样本容量为n=24，则随机误差项μt的方差的OLS估计为（）。A、33.33B、40C、38.09D、36.36

题目

已知三元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800，估计用样本容量为n=24，则随机误差项μt的方差的OLS估计为（）。

  • A、33.33
  • B、40
  • C、38.09
  • D、36.36
相似考题

1.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为24，则随机误差项的方差估计量为（）。

2.如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。

3.对于一元线性回归模型，在经典线性回归的假定下，参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。（ ）

4.设K为回归模型中的参数个数（包括截距项），n为样本容量，ESS为残差平方和，RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为（）。A.AB.BC.CD.D

更多“已知三元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800，估计用样本容量为n=24，则随机误差项μt的方差的OLS估计为（）。A、33.33B、40C、38.09D、36.36”相关问题

  • 第1题：

    下列说法正确的有（ ）。

    A.当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性
    B.当异方差出现时，常用的t和F检验失效
    C.异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差
    D.如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中不存在异方差性
    E.如果回归模型中遗漏一个重要变量，则OLS残差必定表现出明显的趋势

    答案：B,E
    解析：

  • 第2题：

    回归模型在近似共线性下参数估计量的方差会增大，方差膨胀因子为1/1-r。（ ）


    答案：错
    解析：

  • 第3题：

    若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是（ ）。
    Ⅰ.模型参数估计量失去有效性
    Ⅱ.参数的OLS估计量的方差变大
    Ⅲ.参数估计一量的经济含义不合理
    Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效

    A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    C、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
    D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ


    答案：D
    解析：
    回归模型存在自相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性，但是参数估计量失去有效性;②变量的显著性检验失去意义，在关于变量的显著性检验中，当存在序列相关时，参数的OLS估计量的方差增大，标准差也增大，因此实际的t统计量变小，从而接受原假设βi=0的可能性增大，检验就失去意义，采用其他检验也是如此;③模型的预测失效。

  • 第4题：

    下列选项中说法正确的有（）。

    • A、当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性
    • B、当异方差出现时，常用的t和F检验失效
    • C、异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差
    • D、如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中不存在异方差性
    • E、如果回归模型中遗漏一个重要变量，则OLS残差必定表现出明显的趋势

    正确答案:B,E

  • 第5题：

    使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时，若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定，则估计量是一致估计量的模型是（）

    • A、Koyck变换模型
    • B、部分调整模型
    • C、自适应预期模型
    • D、自适应预期和部分调整混合模型

    正确答案:B

  • 第6题：

    当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（）

    • A、有偏估计量
    • B、有效估计量
    • C、无效估计量
    • D、渐近有效估计量

    正确答案:C

  • 第7题：

    自相关性的影响主要有（）。

    • A、OLS参数估计值仍是无偏的
    • B、OLS参数估计值不再具有最小方差性
    • C、随机误差项的方差一般会低估
    • D、模型的统计检验失效
    • E、区间估计和预测区间的精度降低

    正确答案:A,B,C,D,E

  • 第8题：

    产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。


    正确答案: （1）模型中遗漏了某些解释变量；（2）模型函数形式的设定误差；（3）样本
    数据的测量误差；（4）随机因素的影响。产生的影响：如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性，会对模型参数估计、
    模型检验及模型应用带来重大影响，主要有：（1）不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性；（2）参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量；（3）对模型参数估计值的显著性检验失效；（4）模型估计式的代表性降低，预测精度精度降低。

  • 第9题：

    关于自回归模型，下列表述正确的有（）。

    • A、估计自回归模型时的主要问题在于，滞后被解释变量的存在可能导致它与随机误差项相关，以及随机误差项出现自相关性
    • B、Koyck模型和自适应预期模型都存在解释变量与随机误差项同期相关问题
    • C、局部调整模型中解释变量与随机误差项没有同期相关，因此可以应用OLS估计
    • D、Koyck模型与自适应预期模型不满足古典假定，如果用OLS直接进行估计，则估计量是有偏的、非一致估计
    • E、无限期分布滞后模型可以通过一定的方法可以转换为一阶自回归模型

    正确答案:A,B,C,D,E

  • 第10题：

    回归模型中具有异方差性时，仍用OLS估计模型，则以下说法正确的是（）

    • A、 参数估计值是无偏非有效的
    • B、 参数估计量仍具有最小方差性
    • C、 常用F检验失效
    • D、 参数估计量是有偏的

    正确答案:A

  • 第11题：

    单选题
    使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时，若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定，则估计量是一致估计量的模型是（）
    A

    Koyck变换模型

    B

    部分调整模型

    C

    自适应预期模型

    D

    自适应预期和部分调整混合模型


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    判断题
    如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析：

  • 第13题：

    在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（ ）的统计性质。

    A.有偏特性
    B.非线性特性
    C.最小方差特性
    D.非一致性特性

    答案：C
    解析：

  • 第14题：

    回归模型中具有异方差性时，仍用OLS估计模型，则以下说法正确的是（ ）

    A.参数估计值是无偏非有效的
    B.参数估计量仍具有最小方差性
    C.常用F检验失效
    D.参数估计量是有偏的

    答案：A
    解析：

  • 第15题：

    对于p阶时间序列自回归模型来说，可用于估计其模型参数的有效样本容量为（）

    • A、n
    • B、p
    • C、n-p
    • D、n+p

    正确答案:C

  • 第16题：

    已知二元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800，估计用样本容量为n=23，则随机误差项μt的方差的OLS估计值为（）。

    • A、33.33
    • B、40
    • C、38.09
    • D、36.36

    正确答案:B

  • 第17题：

    自相关情况下将导致（）

    • A、参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量
    • B、均方差MSE可能严重低估误差项的方差
    • C、常用的F检验和t检验失效
    • D、参数估计量是无偏的
    • E、利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差

    正确答案:A,B,C,D,E

  • 第18题：

    满足基本假设情况下，应用OLS法估计模型，回归平方和与随机误差项的方差之比ESS/σ2服从（）。

    • A、t分布
    • B、F分布
    • C、χ2分布
    • D、正态分布

    正确答案:C

  • 第19题：

    如果线性回归模型中随机误差项的方差不是（），则称随机误差项具有异方差性。


    正确答案:常数

  • 第20题：

    用样本容量为n的数据，对含有k个实解释变量的多元线性回归模型进行参数估计，得到的残差平方和的自由度是（）。

    • A、k
    • B、n-k-1
    • C、n-1

    正确答案:B

  • 第21题：

    在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（）的统计性质。

    • A、有偏特性
    • B、非线性特性
    • C、最小方差特性
    • D、非一致性特性

    正确答案:C

  • 第22题：

    单选题
    当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（）
    A

    有偏估计量

    B

    有效估计量

    C

    无效估计量

    D

    渐近有效估计量


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    单选题
    若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是() I 模型参数估计量失去有效性 Ⅱ参数的OLS估计量的方差变大 Ⅲ参数估计量的经济含义不合理 IV 运用回归模型进行预测会失效
    A

    I、II、III、IV

    B

    I、II、III

    C

    I、III、IV

    D

    I、II、IV


    正确答案： B
    解析： 回归模型存在自相关问题带来的后果有：①不影响参数估计量的线性和无偏性，但是参数估计量失去有效性②变量的显著性检验失去意义，在关于变量的显著性检验中，当存在序列相关时，参数的OLS估计量的方差增大，标准差也增大，因此实际的t统计量变小，从而接受原假设βi=0的可能性增大，检验就失去意义，采用其他检验也是如此，③模型的预测失效。

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