存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（ ）。A.变大 B.变小 C.无法估计 D.无穷大

题目
存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（ ）。

A.变大
B.变小
C.无法估计
D.无穷大
相似考题

1.当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（）A.线性B.无偏性C.有效性D.一致性

2.关于多重共线性，判断错误的有（）。A.解释变量两两不相关，则不存在多重共线性B.所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的C.有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义D.存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析

3.下列选项中判断正确的有（）。A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。B.多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善。C.虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测。D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。

4.存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（）。A.变大B.变小C.无法估计D.无穷大

更多“存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（ ）。”相关问题

  • 第1题：

    在存在接近多重共线性的情况下，回归系数的标准差会趋于变小，相应的t值会趋于变大。


    参考答案：错

  • 第2题：

    对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法进行估计参数，会产生的不良后果有（ ）。

    A.完全共线性下参数估计量不存在
    B.参数估计量不具有有效性
    C.近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大
    D.参数估计量经济含义不合理
    E.变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义

    答案：A,C,D,E
    解析：
    由于在完全共线性下，参数估计量不存在，也就没有估计量是否有效的问题，因此B项错误。

  • 第3题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（　　）。
    Ⅰ 回归参数估计量非有效
    Ⅱ 变量的显著性检验失效
    Ⅲ 模型的预测功能失效
    Ⅳ 解释变量之间不独立

    A.I、Ⅱ、Ⅲ
    B.I、Ⅱ、II
    C.I、Ⅲ、Ⅳ
    D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

    答案：A
    解析：
    在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估值的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误；④由于参数估计值的方差增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。

  • 第4题：



    A.存在误差修正机制
    B.不存在误差修正机制
    C.存在多重共线性
    D.不存在多重共线性

    答案：A
    解析：
    从表3-12得出，该误差修正模型的估计结果为：

    上式估计结果表明，城镇居民月人均食物支出的变化不仅取决于人均年生活费收入的变化，还取决于上一期食物支出对均衡水平的偏离。误差系数ecmt-1的估计值为-0．6582，体现了对偏离的修正，上一期偏离越远，本期修正的量就越大，即系统存在误差修正机制。

  • 第5题：

    当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘法往往会低估参数估计量的方差。


    正确答案:错误

  • 第6题：

    完全多重共线性下参数估计量（）。

    • A、唯一
    • B、有无穷多解
    • C、不存在
    • D、有效

    正确答案:B

  • 第7题：

    一般多重共线性下参数估计量（）。

    • A、不存在
    • B、有无穷多解
    • C、唯一
    • D、非有效

    正确答案:C

  • 第8题：

    下列关于异方差性、自相关性和多重共线性的说法，正确的有（）。

    • A、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都会导致参数显著性检验失去意义
    • B、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，利用普通最小二乘法的估计量都存在
    • C、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，仍然可以进行模型预测
    • D、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，如果参数估计量存在，那么都具有有效性
    • E、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都可以通过一定的方法进行补救

    正确答案:A,E

  • 第9题：

    关于多重共线性，判断错误的有（）。

    • A、解释变量两两不相关，则不存在多重共线性
    • B、所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的
    • C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义
    • D、存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析

    正确答案:A,B,C

  • 第10题：

    对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法估计参数，会产生的不良后果有（）。

    • A、完全共线性下参数估计量不存在
    • B、参数估计量不具有有效性
    • C、近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大
    • D、参数估计量的经济意义不合理
    • E、变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义

    正确答案:A,B,C,D,E

  • 第11题：

    单选题
    K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性，是因为（）
    A

    变量存在多重共线性时无法得到聚类结果

    B

    变量存在多重共线性时无法解释聚类结果

    C

    变量存在多重共线性时，相关变量会在距离计算中占据很高的权重，从而对聚类结果有负面的影响

    D

    变量存在多重共线性时，得到的聚类结果是完全错误的


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    判断题
    在存在接近多重共线性的情况下，回归系数的标准差会趋于变小，相应的t值会趋于变大。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备:()。

    A、线性特性

    B、无偏性

    C、有效性

    D、一致性


    参考答案：C

  • 第14题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
    Ⅰ.回归参数估计量非有效
    Ⅱ.变量的显著性检验失效
    Ⅲ.模型的预测功能失效
    Ⅳ.解释变量之间不独立

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


    答案：B
    解析：
    在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括:①多重共线性使得估计值b不稳定，并对于样本非常敏感;②使得参数估计值的方差COV (b)增大;③由于参数估计的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误;④由于COV (b)增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。

  • 第15题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是( )

    A: 回归参数估计量非有效
    B: 变量的显著性检验失效
    C: 模型的预测功能失效
    D: 解释变量之叫不独立

    答案：A,B,C
    解析：
    在多兀线性回归模型巾，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得估计值b不稳定，井对于样本非常敏感，②使得参数估计值的方差COV (b)增^，③南于参数估计的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍对因变量有显著影响的变量，导致模型错误，④由于COV (b)增人，做预测时，会导致预测的置信区间过人，降低预测精度。

  • 第16题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（　　）。

    A.参数估计值不稳定
    B.模型检验容易出错
    C.模型的预测精度降低
    D.解释变量之间不独立

    答案：A,B,C
    解析：
    多重共线性产生的后果主要有：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估计值的方差增大，会导致参数估计置信区间增大，从而降低预测精度；④严重的多重共线性发生时，模型的检验容易做出错误的判断。例如，参数估计方差增大，导致对于参数进行显著性t检验时，会增大不拒绝原假设的可能性。

  • 第17题：

    存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（）。

    • A、变大
    • B、变小
    • C、无法估计
    • D、无穷大

    正确答案:A

  • 第18题：

    K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性，是因为（）

    • A、变量存在多重共线性时无法得到聚类结果
    • B、变量存在多重共线性时无法解释聚类结果
    • C、变量存在多重共线性时，相关变量会在距离计算中占据很高的权重，从而对聚类结果有负面的影响
    • D、变量存在多重共线性时，得到的聚类结果是完全错误的

    正确答案:C

  • 第19题：

    多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t值都不显著，但模型的判定系数却很大，F统计量也很显著，这说明模型存在（）。

    • A、多重共线性
    • B、异方差
    • C、自相关
    • D、设定偏误

    正确答案:A

  • 第20题：

    当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（）

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

    正确答案:D

  • 第21题：

    多重共线性的典型表现是什么？判断是否存在多重共线性的方法有哪些？


    正确答案: 多重共线性的典型表现是模型拟和较好，但偏回归系数几乎都无统计学意义；偏回归系数估计值不稳定，方差很大；偏回归系数估计值的符号可能与预期不符或与经验相悖，结果难以解释。
    具体判断方法有：解释变量之间简单相关系数矩阵法；方差扩大因子法以及一些直观判断法和逐步回归的方法。

  • 第22题：

    在回归分析中存在多重共线性时将会产生的问题包括（）。

    • A、参数估计值不精确，也不稳定
    • B、t检验失效
    • C、参数估计式的符号与其经济意义相反
    • D、区间估计失去意义

    正确答案:A,B,C,D

  • 第23题：

    单选题
    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（　　）。Ⅰ．回归参数估计量非有效Ⅱ．变量的显著性检验失效Ⅲ．模型的预测功能失效Ⅳ．解释变量之间不独立
    A

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

    B

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

    C

    Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

    D

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案： C
    解析：
    在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估值的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误；④由于参数估计值的方差增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。

  • 第24题：

    多选题
    在回归分析中存在多重共线性时将会产生的问题包括()。
    A

    参数估计值不精确，也不稳定

    B

    t检验失效

    C

    参数估计式的符号与其经济意义相反

    D

    区间估计失去意义


    正确答案： A,B
    解析： 在实际问题中，在回归分析中存在多重共线性时将会产生某些问题。常见的问题如下：①参数估计值不精确，也不稳定。样本观测值稍微变化，增加或者减少解释变量等都会使参数估计值产生较大的变化。t检验失效，区间估计失去意义，估计量的方差很大，相应标准差增大，进行t检验时，接受零假设的可能性增大，从而舍去对被解释变量有显著解释变量。③严重多重共线性时，甚至参数估计式的符号与其经济意义相反。得出完全错误的结论。

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