引入虚拟变量后,用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。

引入虚拟变量后,用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。


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对于引入了反映收入层次差异(高、中、低)的虚拟变量的家庭收入对某商品的消费需求函数模型 对于引入了反映收入层次差异(高、中、低)的虚拟变量的家庭收入对某商品的消费需求函数模型,运用最小二乘法欲得到参数估计量,所要求的最小样本容量n应满足()

用最小二乘法估计简化式模型中的单个方程,最小二乘估计量的性质为()。 A、无偏的B、有偏的C、一致的D、非一致的E、渐近无偏的

在只知道随机干扰项的方差一协方差矩阵的情形下,可以对存在序列相关的模型采用( )估计得到参数的最佳线性无偏估计量。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义最小二乘法D.工具变量法

异方差性将导致( )。A.普通最小二乘法估计量有偏和非一致B.普通最小二乘法估计量非有效C.普通最小二乘法估计量的方差的估计量有偏D.建立在普通最小二乘法估计基础上的假设检验失效E.建立在普通最小二乘法估计基础上的预测区间变宽

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

引入虚拟变量后,用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。( )

在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致( )。Ⅰ.参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验无意义Ⅲ.模型的预测失效Ⅳ.参数估计量有偏 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

使用普通最小二乘法直接估计联立方程中有内生解释变量方程的结构参数时,会使该估计量()A、无效的B、无偏C、有偏D、一致E、非一致

异方差性的后果包括()。A、参数估计量不再满足无偏性B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、普通最小二乘法参数估计量方差较大

含有随机解释变量的线性回归模型,其普通最小二乘法估计量都是有偏的。

在引入虚拟变量后,OLS估计量的性质受到了影响。

假定某需求函数Yt=β0+β1Xt+ut,且需求量与季节有关,季节分为春、夏、秋、冬四季,引入4个虚拟变量得到虚拟变量模型,则模型参数估计量为()A、有效估计量B、有偏估计量C、非一致估计量D、无法估计

当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时,直接用普通最小二乘法估计参数,则参数估计量为()A、有偏估计量B、有效估计量C、无效估计量D、渐近有效估计量

在引入虚拟变量后,OLS估计量只有在大样本的时候才是无偏的。

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

当随机解释变量与随机干扰项同期相关时,如果仍用最小二乘法估计,则估计量有偏且非一致。

对包含常数项的季节(春、夏、秋、冬)变量模型运用最小二乘法时,如果模型中需要引入季节虚拟变量,一般引入虚拟变量的个数为()。

普通最小二乘法得到的参数估计量具有()、()、()统计性质。

当存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是()A、有偏估计量B、有效估计量C、无偏估计量D、渐近有效估计量

单选题在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致()。 Ⅰ 参数估计量非有效 Ⅱ 变量的显著性检验无意义 Ⅲ 模型的预测失效 Ⅳ 参数估计量有偏AI、Ⅱ、ⅢBI、Ⅱ、ⅣCI、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ

多选题使用普通最小二乘法直接估计联立方程中有内生解释变量方程的结构参数时,会使该估计量()A无效的B无偏C有偏D一致E非一致

判断题引入虚拟变量后,用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。A对B错

填空题普通最小二乘法得到的参数估计量具有()、()、()统计性质。

单选题当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时,直接用普通最小二乘法估计参数,则参数估计量为()A有偏估计量B有效估计量C无效估计量D渐近有效估计量

单选题当存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是()A有偏估计量B有效估计量C无偏估计量D渐近有效估计量

单选题假定某需求函数Yt=β0+β1Xt+ut,且需求量与季节有关,季节分为春、夏、秋、冬四季,引入4个虚拟变量得到虚拟变量模型,则模型参数估计量为()A有效估计量B有偏估计量C非一致估计量D无法估计

填空题对包含常数项的季节(春、夏、秋、冬)变量模型运用最小二乘法时,如果模型中需要引入季节虚拟变量,一般引入虚拟变量的个数为()。

单选题在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致(  )。Ⅰ.参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验无意义Ⅲ.模型的预测失效Ⅳ.参数估计量有偏AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ