Goldfeld-Quandt方法用于检验()A、异方差性B、自相关性C、随机解释变量D、多重共线性

Goldfeld-Quandt方法用于检验()

  • A、异方差性
  • B、自相关性
  • C、随机解释变量
  • D、多重共线性

相关考题:

Go1dfe1d—Quandt方法用于检验( )。A.异方差性B. 自相关性C.随机解释变量D.多重共线性

Glejser检验方法主要用于检验()A.异方差性B.自相关性C.随机解释变量D.多重共线性

简单相关系数矩阵方法主要用于检验( )A.异方差性B.自相关性C.随机解释变量D.多重共线性

Goldfeld-Quandt方法用于检验( )A.异方差性B.自相关性C.随机解释变量D.多重共线性

对于分布滞后模型,时间序列资料的序列相关问题,就转化为( )。A.异方差问题B.多重共线性问题C.多余解释变量D.随机解释变量

A.异方差问题B.序列相关问题C.多重共线性问题D.随机解释变量问题

逐步回归法既检验又修正了( )A.异方差性B.自相关性C.随机解释变量D.多重共线性

如果方差膨胀因子VIF=10,则什么问题是严重的( )。A.异方差问题B.序列相关问题C.多重共线性问题D.解释变量与随机项的相关性

如果某模型的参数方差膨胀因子VIF=20,则认为( )是严重的。A.异方差问题B.序列相关问题C.多重共线性问题D.解释变量与随机项的相关性

根据线性回归模型的基本假定,随机误差项应是随机变量,且满足( )。A: 自相关性B: 异方差性C: 与被解释变量不相关D: 与解释变量不相关

White检验方法主要用于检验( )。A.异方差性B.自相关性C.协整D.多重共线性

根据线性回归模型的基本假定,随机误差项应是随机变量,且满足()。A.自相关性B.异方差性C.与被解释变量不相关D.与解释变量不相关

White检验方法主要用于检验( )。A、异方差性B、自相关性C、协整D、多重共线性

如果方差膨胀因子VIF=15,则认为()问题是严重的。A、异方差问题B、序列相关问题C、多重共线性问题D、解释变量与随机项的相关性

如果方差膨胀因子VIF=10,则什么问题是严重的()。A、异方差问题B、序列相关问题C、多重共线性问题D、解释变量与随机项的相关性

异方差的检验方法有()。A、图示检验法B、Glejser检验C、white检验D、D.W.检验E、Goldfeld-Quandt检验

对于分布滞后模型,时间序列资料的序列相关问题,就转化为()。A、异方差问题B、多重共线性问题C、多余解释变量D、随机解释变量

Goldfeld-Quandt检验法可用于检验()。A、异方差性B、多重共线性C、序列相关D、设定误差

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

简单相关系数矩阵方法主要用于检验()。A、异方差性B、自相关性C、随机解释变量D、多重共线性

Glejser检验方法主要用于检验()A、异方差性B、自相关性C、随机解释变量D、多重共线性

戈里瑟检验方法主要用于检验()。A、异方差性B、自相关性C、随机解释变量D、多重共线性

逐步回归法既检验又修正了()A、异方差性B、自相关性C、随机解释变量D、多重共线性

DW检验主要用于检验()。A、异方差性B、自相关性C、随机解释变量D、多重共线性

产生虚假回归的原因是()。A、自相关性B、异方差性C、序列非平稳D、随机解释变量

用t检验与F检验综合法检验()。A、多重共线性B、自相关性C、异方差性D、非正态性

Gleiser检验法主要用于检验()。A、异方差性B、自相关性C、随机解释变量D、多重共线性