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检验回归模型中关于系数的约束时,LR统计量不仅需要估计有约束模型,还需要估计无约束模型。
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检验回归模型中关于系数的约束时,LR统计量不仅需要估计有约束模型,还需要估计无约束模型。
A.正确
B.错误
正确答案:A
Tag:
模型
系数
时间:2024-01-15 20:56:44
上一篇:
原始数据中收入(income)的计价单位是人民币元,若将income计价单位改为百元,会影响Jarque-Bera检验的结果。
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LR统计量可用于检验回归模型中关于系数的线性约束。
相关答案
1.
格兰杰非因果性检验可以利用( )完成。
2.
LR、wald和LM检验中,检验统计量在原假设下渐近服从( )
3.
虚拟变量一定是分类变量,但是分类变量未必是虚拟变量。
4.
随着工具变量的引入,模型中原有的问题变量被彻底替代,在工具变量法中毫无作用。
5.
落入“虚拟变量陷阱”时,一般会导致正规方程无解。
6.
和VIF相比,容许度(TOL)是多重共线性的更好的度量指标。
7.
其他条件不变,方差膨胀因子(VIF)越高,OLS估计量的方差越大。
8.
在多元线性回归模型中,若以某个解释变量为被解释变量,对其他解释变量进行回归估计,如果发现回归的拟合优度高,就表明解释变量之间存在较高程度的多重共线性问题。
9.
若存在高度多重共线性,则导致参数进行区间估计时置信区间变宽。
10.
若模型存在高度多重共线性,则导致参数的OLS估计量方差增大。
热门答案
1.
若模型存在高度多重共线性,则普通最小二乘估计也无法应用。
2.
若回归模型的解释变量之间存在高度共线性,则无法使用普通最小二乘法估计参数。
3.
若多元线性回归模型的多重共线性问题不严重,可以不用修正。
4.
下面的各对解释变量中,哪些容易导致模型产生多重共线性?
5.
一阶自相关系数可以通过r=1- DW/2进行估计。
6.
当存在序列自相关时,OLS估计量是有偏并且无效的。
7.
用一阶差分变换消除自相关问题的方法是假定自相关系数r为-1。
8.
布罗施-戈弗雷(BG)检验统计量只用于检验高阶自相关。
9.
在存在序列自相关的情形下,常用的OLS估计量总是高估了估计量的标准差。
10.
回归模型的随机误差项存在序列自相关时,将无法使用OLS方法估计模型。