为什么在对参数作最小二乘估计之前，要对模型提出古典假设？

题目

为什么在对参数作最小二乘估计之前，要对模型提出古典假设？

相似考题

1.假设线性回归模型满足全部基本假设,最小二乘回归得到的参数估计量具备()。A.可靠性B.一致性C.线性D.无偏性

2.在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定。（ ）

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.在对联立方程模型进行估计之前我们先做些什么工作？为什么？

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  • 第1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2题：

    多元线性回归模型满足基本假设的情况时，其参数的普通最小二乘估计是（ ）。

    A.非线性有偏估计
    B.非线性无偏估计
    C.线性有偏估计
    D.线性无偏估计

    答案：D
    解析：
    在经典线性回归的假定下，普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和最小方差性等优良性质，是最佳线性无偏估计量。

  • 第3题：

    模型结构参数的普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的普通最小二乘估计量也是无偏的。


    正确答案:正确

  • 第4题：

    间接最小二乘法是：（）。

    • A、使用最小二乘法间接估计简化式参数
    • B、仅估计得到简化式参数
    • C、恰好可识别模型的参数估计方法
    • D、过度可识别模型的参数估计方法

    正确答案:C

  • 第5题：

    根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？


    正确答案:普通最小二乘法所保证的最好拟合是同一个问题内部的比较，即使用给出的样本数据满足残差的平方和最小；拟合优度检验结果所表示的优劣可以对不同的问题进行比较，即可以辨别不同的样本回归结果谁好谁坏。

  • 第6题：

    假设线性回归模型满足全部基本假设，则其最小二乘回归得到的参数估计量具备（）。

    • A、可靠性
    • B、一致性
    • C、线性
    • D、无偏性
    • E、有效性

    正确答案:B,C,D,E

  • 第7题：

    对于固定影响的变截距面板数据模型，以下阐述正确的有（）。

    • A、模型满足古典假定，可以采用OLS法对模型进行估计
    • B、模型满足古典假定，可以采用最小二乘虚拟变量法（LSDV）对模型进行估计
    • C、随机误差项不满足基本假设，可以采用广义最小二乘法（GLS）对模型进行估计
    • D、随机误差项与解释变量相关，可以采用二阶段最小二乘方法（TSLS）对模型进行估计
    • E、以上阐述都正确

    正确答案:B,C,D

  • 第8题：

    满足基本假设条件下，一元线性回归模型的被解释变量及参数β0、β1的普通最小二乘估计量都服从正态分布。


    正确答案:正确

  • 第9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10题：

    为什么在对参数进行最小二乘估计之前，要对模型提出古典假定？


    正确答案: 在古典假定条件下，OLS估计得到的参数估计量是该参数的最佳线性无偏估计，具有无偏性、有效性、线性。总之，作古典假定是为了使所作出的估计具有较好的统计性质和方便地进行统计推断。

  • 第11题：

    问答题
    为什么在对参数进行最小二乘估计之前，要对模型提出古典假定？

    正确答案： 在古典假定条件下，OLS估计得到的参数估计量是该参数的最佳线性无偏估计，具有无偏性、有效性、线性。总之，作古典假定是为了使所作出的估计具有较好的统计性质和方便地进行统计推断。
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    单选题
    在Excel中进行回归分析的基本步骤为（）
    A

    绘制散点图——建立理论模型——模型的参数估计——模型的假设检验——模型的应用

    B

    建立理论模型——绘制散点图——模型的参数估计——模型的假设检验——模型的应用

    C

    绘制散点图——建立理论模型——模型的假设检验——模型的参数估计——模型的应用

    D

    建立理论模型——绘制散点图——模型的假设检验——模型的参数估计——模型的应用


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    模型中引入一个无关的解释变量（ ）

    A.对模型参数估计量的性质不产生任何影响
    B.导致普通最小二乘估计量有偏
    C.导致普通最小二乘估计量精度下降
    D.导致普通最小二乘估计量有偏，同时精度下降

    答案：C
    解析：

  • 第14题：

    采用最小二乘原理进行多元参数估计时，当出现可决系数R2较大，模型参数的联合检验(F检验)显著性明显，但单个参数的t检验可能不显著，可以认为模型存在异方差问题。（ ）


    答案：错
    解析：
    采用最小二乘原理进行参数估计时，当出现可决系数R2较大，模型参数的联合检验(F检验)显著性明显，但单个参数的t检验可能不显著，甚至可能得出估计的回归系数与实际的符号相反的结论时，可以认为模型存在多重共线性问题。

  • 第15题：

    异方差性的影响主要有（）。

    • A、普通最小二乘估计量是有偏的
    • B、普通最小二乘估计量是无偏的
    • C、普通最小二乘估计量不再具有最小方差性
    • D、建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效
    • E、建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽

    正确答案:B,C,D,E

  • 第16题：

    在Excel中进行回归分析的基本步骤为（）

    • A、绘制散点图——建立理论模型——模型的参数估计——模型的假设检验——模型的应用
    • B、建立理论模型——绘制散点图——模型的参数估计——模型的假设检验——模型的应用
    • C、绘制散点图——建立理论模型——模型的假设检验——模型的参数估计——模型的应用
    • D、建立理论模型——绘制散点图——模型的假设检验——模型的参数估计——模型的应用

    正确答案:A

  • 第17题：

    存在多重共线情况下，多元线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量不再是最佳线性无偏估计。


    正确答案:错误

  • 第18题：

    模型中引入一个无关的解释变量（）

    • A、对模型参数估计量的性质不产生任何影响
    • B、导致普通最小二乘估计量有偏
    • C、导致普通最小二乘估计量精度下降
    • D、导致普通最小二乘估计量有偏，同时精度下降

    正确答案:C

  • 第19题：

    存在异方差情况下，线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量是有偏的和非有效的。


    正确答案:错误

  • 第20题：

    当模型中出现随机解释变量时，最小二乘估计量具有什么特征？


    正确答案: （1）当随机解释变量X与随机项u时相互独立的时候，最小二乘估计量仍然是无偏的。
    （2）如果随机解释变量X与随机项u既不独立也不相关时，最小二乘估计量是有偏的，但是一致估计量。
    （3）如果随机解释变量X与随机项u具有高度的相关关系，最小二乘估计量是有偏的，非一致的。

  • 第21题：

    为什么说最小二乘估计量是最优线性无偏估计量？对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是什么？


    正确答案: 在满足经典假设的条件下，参数的最小二乘估计量具有线性性、无偏性以及最小性方差，所以被称为最优线性无偏估计量（BLUE）。
    对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是（X’X）-1存在，或者说各解释变量间不完全线性相关。

  • 第22题：

    为什么在对参数进行最小二乘估计时，要对模型提出一些基本的假定？


    正确答案: 最小二乘法只是寻找估计量的一种方法，其寻找到的估计量是否具有良好的性质则依赖模型的一些基本的假定。只有在一系列的经典假定下，最小二乘估计量才是BLUE。

  • 第23题：

    问答题
    为什么在对参数进行最小二乘估计时，要对模型提出一些基本的假定？

    正确答案： 最小二乘法只是寻找估计量的一种方法，其寻找到的估计量是否具有良好的性质则依赖模型的一些基本的假定。只有在一系列的经典假定下，最小二乘估计量才是BLUE。
    解析： 暂无解析

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