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？

题目

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？

相似考题

1.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

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.如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量是有偏无效的。

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  • 第1题：

    为什么说最小二乘估计量是最有的线性无偏估计？多远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的条件是什么？


    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2题：

    logistic回归模型的参数估计为加权最小二乘估计


    A

  • 第3题：

    1、不是广义线性模型的参数估计方法的有

    A．极大似然估计

    B．迭代加权最小二乘估计

    C．fisher-score迭代法

    D．最小二乘估计


    B

  • 第4题：

    不是广义线性模型的参数估计方法的有

    A．极大似然估计

    B．迭代加权最小二乘估计

    C．fisher-score迭代法

    D．最小二乘估计


    D 本题考查最小二乘法。对回归模型进行估计的方法称为最小二乘法。参见教材P198。

  • 第5题：

    最小二乘估计已经使拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？


    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。

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