要使模型能够得出参数估计量,所要求的最小样本容量为n≥k+1,其中k为解释变量个数。

要使模型能够得出参数估计量,所要求的最小样本容量为n≥k+1,其中k为解释变量个数。


参考答案和解析
n≥k+1

相关考题:

一般经验认为,满足基本模型估计基本要求的样本容量是( )。A.n≥k+1B.n≥30C.至少n≥3(k+1)D.n≥3k+1E.n-k≥8

在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k为解释变量个数):()A.nk+1B.nk+1C.n30或n3(k+1)D.n30

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

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()

设为回归模型中的解释变量的数目(不包括截距项),则要使含有截距项的模型能够得出参数估计量,所要求的最小样本容量为()A.nk+1B.nk+1C.n30D.n3(k+1)

设K为回归模型中的参数个数(包括截距项),n为样本容量,ESS为残差平方和,RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为()。A.AB.BC.CD.D

设G=(n,m)且G中每个结点的度数不是k就是k+1,则G中度数为k的结点的个数是()。 A、n/2B、n(n+1)C、nkD、n(k+1)-2m

多元回归模型中的解释变量个数为k,那么回归方程显著性检验的F统计量的第一自由度为n—k一1,第二自由度为k。( )

某树共有n个结点,其中所有分支结点的度为k(即每个非叶子结点的子树数目),则该树中叶子结点的个数为() A、(n(k+1)-1)/kB、(n(k+1)+1)/kC、(n(k-1)+1)/kD、(n(k-1)-1)/k

一棵共有n个结点的树,其中所有分支结点的度均为众,则该树中叶子结点的个数为(50)。A.[n×(k-1)+1]KB.n×(k-1)kC.[n×(k+1)+1)kD.n×(k+1)k

t分布的自由度为(n-k-1),其中的k是指方程中的自变量个数。( )

设总体X的概率分布为  其中参数θ∈(0,1)未知.以Ni表示来自总体X的简单随机样本(样本容量为n)中等于i的个数(i=1,2,3).试求常数α1,α2,α3,使为θ的无偏估计量,并求T的方差.

对于多元回归模型来说,为了满足模型估计的基本要求,对样本容量的要求是不少于模型中解释变量个数的3倍。( )

对于一元线性回归模型,最小二乘方法是被解释变量的估计值与观测值的差值平方和达到最小时所求得的值作为参数的估计量。( )

设k为回归模型中的解释变量的个数,n为样本容量,RSS为残差平方和,ESS为回归平方和。则对其总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为( )。

设k为回归模型中的参数个数,n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时,所用的F统计量可表示为( )

在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k为解释变量个数):( )A.n≥k+1B.n<k+1C.n≥30或n≥3(k+1)D.n≥30

某树共有n个结点,其中所有分支结点的度为k(即每个非叶子结点的子树数目),则该树中叶子结点的个数为()A.(n(k+1)-1)/k B.(n(k+1)+1)/k? C.(n(k-1)+1)/k D.(n(k-1)-1)/k?

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

设为回归模型中的解释变量的数目(不包括截距项),则要使含有截距项的模型能够得出参数估计量,所要求的最小样本容量为()A、n≥k+1B、n≤k+1C、n≥30D、n≥3(k+1)

应用DW检验需满足的条件不包括()。A、模型包含截距项B、模型解释变量不能包含被解释变量的滞后项C、样本容量足够大D、解释变量为随机变量

用样本容量为n的数据,对含有k个实解释变量的多元线性回归模型进行参数估计,得到的残差平方和的自由度是()。A、kB、n-k-1C、n-1

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

在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k为解释变量个数):()A、n≥k+1B、nk+1C、n≥30或n≥3(k+1)D、n≥30

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?

问答题讨论样本容量n与自变量个数p的关系,他们对模型的参数估计有何影响?

单选题设为回归模型中的解释变量的数目(不包括截距项),则要使含有截距项的模型能够得出参数估计量,所要求的最小样本容量为()An≥k+1Bn≤k+1Cn≥30Dn≥3(k+1)