如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量( )A.不确定,方差无限大B.确定,方差无限大C.不确定,方差最小D.确定,方差最小

如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量( )

A.不确定,方差无限大
B.确定,方差无限大
C.不确定,方差最小
D.确定,方差最小

参考解析

解析:

相关考题:

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

下列选项中判断正确的有()。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。

如果回归模型违背了同方差假定,最小二乘估计量是有偏无效的。

如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量( )。A.不确定,方差无限大B.确定,方差无限大C.不确定,方差最小D.确定,方差最小

如果模型包含的随机解释变量与随机项不独立但也不线性相关,则普通最小二乘估计量和工具变量估计都是:()。 A、无偏估计量B、有效估计量C、一致估计量D、最佳线性无编估计量

如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关,则普通最小二乘估计量不是无偏估计量,也不再具有最小方差的性质。

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

若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性,则应用模型会带来的后果是( )。Ⅰ.回归参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验失效Ⅲ.模型的预测功能失效Ⅳ.解释变量之间不独立 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅱ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性,则应用模型会带来的后果是(  )。 Ⅰ 回归参数估计量非有效 Ⅱ 变量的显著性检验失效 Ⅲ 模型的预测功能失效 Ⅳ 解释变量之间不独立A.I、Ⅱ、ⅢB.I、Ⅱ、IIC.I、Ⅲ、ⅣD.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性,则应用模型会带来的后果是( )A: 回归参数估计量非有效B: 变量的显著性检验失效C: 模型的预测功能失效D: 解释变量之叫不独立

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

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。

如果回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的普通最小二乘估计量()。A、无偏且有效B、无偏但非有效C、有偏但有效D、有偏且非有效

在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则表明 模型中存在()A、异方差B、自相关C、多重共线性D、设定误差

如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量()A、不确定,方差无限大B、确定,方差无限大C、不确定,方差最小D、确定,方差最小

如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量()A、不确定,方差无限大B、确定,方差无限大C、不确定,方差最小D、确定,方差最小

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

如果模型包含随机解释变量,且与随机干扰项异期相关,则普通最小二乘估计量是()。A、无偏估计量B、有效估计量C、一致估计量D、最佳线性无偏估计量

如果模型包含随机解释变量,且与随机误差项在大样本下渐近无关,则普通最小二乘估计量是()。A、无偏估计量B、有效估计量C、一致估计量D、最佳线性无偏估计量

满足基本假设条件下,一元线性回归模型的被解释变量及参数β0、β1的普通最小二乘估计量都服从正态分布。

当模型中出现随机解释变量时,最小二乘估计量具有什么特征?

多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。

判断题如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关,则普通最小二乘估计量不是无偏估计量,也不再具有最小方差的性质。A对B错

单选题若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性,则应用模型会带来的后果是(  )。Ⅰ.回归参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验失效Ⅲ.模型的预测功能失效Ⅳ.解释变量之间不独立AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ

单选题如果回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的普通最小二乘估计量()。A无偏且有效B无偏但非有效C有偏但有效D有偏且非有效

单选题在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则表明 模型中存在()A异方差B自相关C多重共线性D设定误差

判断题多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。A对B错