存在严重的多重共线性是,参数估计的标准差A.变大B.变小C.无法估计D.无穷大

存在严重的多重共线性是,参数估计的标准差

A.变大

B.变小

C.无法估计

D.无穷大


参考答案和解析
变大

相关考题:

存在严重的多重共线性时,参数估计的标准差()。A.变大B.变小C.无法估计D.无穷大

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

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。

在存在接近多重共线性的情况下,回归系数的标准差会趋于变小,相应的t值会趋于变大。

对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法进行估计参数,会产生的不良后果有( )。A.完全共线性下参数估计量不存在B.参数估计量不具有有效性C.近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大D.参数估计量经济含义不合理E.变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义

下列各项中,不属于解决多重共线性的方法的是( )。A.排除引起共线性的变量B.加权最小二乘法C.差分法D.减小参数估计量的方差

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

A.存在误差修正机制B.不存在误差修正机制C.存在多重共线性D.不存在多重共线性

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(  )。A.参数估计值不稳定B.模型检验容易出错C.模型的预测精度降低D.解释变量之间不独立

当存在严重的多重共线性时,普通最小二乘法往往会低估参数估计量的方差。

存在严重的多重共线性时,参数估计的标准差()。A、变大B、变小C、无法估计D、无穷大

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

变量的两两高度相关并不表示高度多重共线性,变量不存在两两高度相关表示不存在高度多重共线性。

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

一般多重共线性下参数估计量()。A、不存在B、有无穷多解C、唯一D、非有效

多元线性回归模型中,发现各参数估计量的t值都不显著,但模型的判定系数却很大,F统计量也很显著,这说明模型存在()。A、多重共线性B、异方差C、自相关D、设定偏误

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

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?

对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法估计参数,会产生的不良后果有()。A、完全共线性下参数估计量不存在B、参数估计量不具有有效性C、近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大D、参数估计量的经济意义不合理E、变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义

在回归分析中存在多重共线性时将会产生的问题包括()。A、参数估计值不精确,也不稳定B、t检验失效C、参数估计式的符号与其经济意义相反D、区间估计失去意义

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

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?

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

判断题在存在接近多重共线性的情况下,回归系数的标准差会趋于变小,相应的t值会趋于变大。A对B错

多选题在回归分析中存在多重共线性时将会产生的问题包括()。A参数估计值不精确,也不稳定Bt检验失效C参数估计式的符号与其经济意义相反D区间估计失去意义