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。
第1题:
第2题:
第3题:
异方差性的后果包括()。
第4题:
序列相关性的后果包括()。
第5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()
第6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()。
第7题:
当模型存在异方差现象时,模型利用加权最小二乘法估计回归参数,则参数估计量具备()。
第8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()。
第9题:
当存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是()
第10题:
参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量
均方差MSE可能严重低估误差项的方差
常用的F检验和t检验失效
参数估计量是无偏的
利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差
第11题:
有偏估计量
有效估计量
无效估计量
渐近有效估计量
第12题:
Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ
Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ
Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ
Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
第13题:
第14题:
第15题:
当模型存在异方差性时,对参数估计量的影响包括()。
第16题:
自相关情况下将导致()
第17题:
试比较说明模型存在异方差时,普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。
第18题:
存在异方差时,普通最小二乘法通常会高估参数估计量的方差。
第19题:
当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备()
第20题:
普通最小二乘法得到的参数估计量具有()、()、()统计性质。
第21题:
I、Ⅱ、Ⅲ
I、Ⅱ、Ⅳ
I、Ⅲ、Ⅳ
Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
第22题:
第23题:
有偏估计量
有效估计量
无偏估计量
渐近有效估计量