完全的多重共线性

完全的多重共线性


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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

A.异方差性B.序列相关C.不完全的多重共线性D.完全的多重共线性

如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性,参数的最小二乘估计量是( )A.无偏的B.有偏的C.不确定D.确定的

下列说法不正确的是( )A.多重共线性产生的原因有模型中大量采用滞后变量B.多重共线性是样本现象C.检验多重共线性的方法有DW检验法D.修正多重共线性的方法有增加样本容量

下列判断正确的有( )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

A.序列的完全相关B.序列不完全相关C.完全多重共线性D.不完全多重共线性

如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性,参数的最小二乘估计量是()A无偏的B有偏的C不确定D确定的

不完全多重共线性

多重共线性的后果有哪些?对多重共线性的处理方法有哪些?

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

有限自回归模型一般不存在下列哪个问题?()A、随机解释变量问题B、近似多重共线性问题C、序列相关问题D、完全多重共线性问题

用间接最小二乘法估计结构式方程参数时必须满足的条件有()A、结构方程为恰好识别B、结构方程为过度识别C、简化式方程的扰动项满足经典假定D、前定变量之间无完全的多重共线性E、结构方程中解释变量间无严重多重共线性

什么是多重共线性?如何处理多重共线性?

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

多重共线性的实质是什么?为什么会出现多重共线性?

尽管有完全的多重共线性,OLS估计量仍然是BLUE。 以上陈述是否正确?请判断并说明理由。

完全多重共线性时,下列判断不正确的是()。A、参数无法估计B、只能估计参数的线性组合C、模型的拟合程度不能判断D、可以计算模型的拟合程度

模型存在完全多重共线性时,下列判断正确的是()。A、参数无法估计B、只能估计参数的线性组合C、模型的判定系数为0D、模型的判定系数为1

多重共线性

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

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?

对于模型Yi=β0+β1Xi+μi,为了考虑“地区”因素(北方、南方),引入2个虚拟变量形成截距变动模型,则会产生()。A、序列的完全相关B、序列的不完全相关C、完全多重共线性D、不完全多重共线性

何为多重共线性?多重共线性对资料分析有何影响?

问答题什么是多重共线性?如何处理多重共线性?

问答题如何考察自变量之间是否存在多重共线性问题?如果存在多重共线性,会有怎样的不良后果?如何在尽量不降低模型解释能力的前提下消除多重共线性问题?

多选题用间接最小二乘法估计结构式方程参数时必须满足的条件有()A结构方程为恰好识别B结构方程为过度识别C简化式方程的扰动项满足经典假定D前定变量之间无完全的多重共线性E结构方程中解释变量间无严重多重共线性

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