已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于-1，则DW统计量接近于（）。A.0B.1C.2D.4

已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于-1，则DW统计量接近于（）。
A.0
B.1
C.2
D.4

参考解析

解析：

相关考题：

变量之间的相关程度越低,则相关系数的数值() A越小B越接近于0C越接近于D越接近于+1
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DW检验不适用于下列情况下的一阶线性自相关检验（）。A.模型包含有随机解释变量B.样本容量太小C.非一阶自回归模型D.含有滞后的被解释变量E.包含有虚拟变量的模型
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已知DW统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数近似等于（）。A.0B.-1C.1D.0.5
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已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于-1，则DW统计量近似等于（）。A.0B.1C.2D.4
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可决系数接进1的一元线性回归模型的两个变量的相关系数也可能接近于0。() 此题为判断题(对，错)。
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在多元回归分析中,自变量与因变量的线性相关程度很高时,相关系数()。 A.等于1B.接近于0C.接近于1D.等于0
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现象之间相互依存关系的程度越低，则相关系数（ ）A．越小于0B．越接近于-1C．越接近于1D．越接近于0
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偏相关分析的结果主要看相关系数和相伴概率，以下说法正确的是（ ）。A.相关系数越接近于1，则相关性越强B.相关系数越接近于0，则相关性越弱C.相关系数越接近于1，则相关性越弱D.相伴概率（P）越接近于0，则相关性越强E.相伴概率（P）越接近于1，则相关性越弱
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在多元回归模型中，模型的拟合优度R2越接近于1，说明模型对于样本预测数据的拟合程度越好，模型的预测效果也会越好。（ ）
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已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于-1，则DW统计量近似等于（）。A、0B、1C、2D、4
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变量之间的相关程度越低，则相关系数的数值（）A、越小B、越接近于0C、越接近于-1D、越接近于1
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DW检验不适用于以下情况下的一阶自相关性检验（）。A、模型包含有随机解释变量B、样本容量太小C、含有滞后的被解释变量D、包含有虚拟变量的模型E、非一阶自回归模型
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已知DW统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ近似等于（）。A、0B、-1C、1D、0.5
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DW检验不适用于下列情况下的一阶线性自相关检验（）。A、模型包含有随机解释变量B、样本容量太小C、非一阶自回归模型D、含有滞后的被解释变量E、包含有虚拟变量的模型
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相关系数r的正负号与回归系数b的正负号一致，r越接近于1，说明（）对样本数据点的拟合程度越高。
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现象之间线性相关关系的程度越高，则相关系数（）。A、越接近于0B、越接近于1C、越接近于–1D、越接近于+1和–1
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在多元回归分析中，自变量与因变量的线性相关程度很高时，相关系数（）。A、接近于1B、接近于0C、等于1D、等于0
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一元线性回归模型中，x，y之间的线性相关的程度越小，r2（）A、越接近于1B、越接近于0C、越接近于3D、越接近于-1
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下列有关回归分析的说法，正确的是（）。A、若相关系数r绝对值接近于零，则x与y关系不密切B、若相关系数r绝对值接近于零，则x与y关系密切C、若相关系数r绝对值接近于1，则x与y关系不密切D、若相关系数r绝对值接近于1，则x与y线性关系密切
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现象之间相互依存关系的程度越高，则相关系数值（）A、越接近于∞B、越接近于－1C、越接近于1D、越接近于－1或1
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单选题已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于-1，则DW统计量近似等于（）。A0B1C2D4
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单选题在回归分析中，下列说法正确的是（）。A若相关系数r绝对值接近于零，则x与y关系不密切B若相关系数r绝对值接近于零，则x与y关系密切C若相关系数r绝对值接近于零，则x与y关系线形不密切D若相关系数r绝对值接近于零，则x与y关系线形密切
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单选题变量之间的相关程度越低，则相关系数的数值（）A越小B越接近于0C越接近于-1D越接近于1
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单选题回归模型进行自相关检验，直接用DW检验，那么DW的值接近于几，检验是否有效：（）-[DW=0时，残差序列存在完全正自相关，DW=（0，2）时，残差序列存在正自相关，DW=2时，残差序列无自相关，DW=（2，4）时，残差序列存在负自相关，DW=4时，残差序列存在完全负自相关。]A1B2C3D4
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单选题现象之间相互依存关系的程度越低，则相关系数（）A越小于0B越接近于-1C越接近于1D越接近于0
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单选题一元线性回归模型中，x，y之间的线性相关的程度越小，r2（）A越接近于1B越接近于0C越接近于3D越接近于-1
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单选题已知DW统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数近似等于（）。A0B-1C1D0.5
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