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計量經濟學判斷題-資料下載頁

2026-03-16 07:57本頁面

　　

【正文】模型中包括多少個解釋變量，總離差平方和的自由度總為（n1）。（Y）線性回歸分析中的“線性”主要是指回歸模型中的參數是線性的，而變量則不一定是線性的。（Y）當我們說估計的回歸系數在統計上是顯著的，意思是說它顯著異于0。（X）總離差平方和（TSS）可分解為殘差平方（ESS）和與回歸平方和（RSS），其中殘差平方（ESS）表示總離差平方和可由樣本回歸直線解釋的部分。（X）所謂OLS估計量的無偏性，是指回歸參數的估計值與真實值相等。（X ）當模型中解釋變量均為確定性變量時，則可以用DW統計量來檢驗模型的隨機誤差項所有形式的自相關性。（X ）一般情況下，在用線性回歸模型進行預測時，個值預測與均值預測結果相等，且它們的置信區間也相同。（Y ）對于模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+……+βkXki+μi，i=1,2,……,n；如果X2=X5+X6，則模型必然存在解釋變量的多重共線性問題。（X）OLS回歸方法的基本準則是使殘差項之和最小。（Y）在隨機誤差項存在正自相關的情況下，OLS法總是低估了估計量的標準差。（Y）無論回歸模型中包括多少個解釋變量，總離差平方和的自由度總為（n1）。（Y）一元線性回歸模型的F檢驗和t檢驗是一致的。（X）如果隨機誤差項的方差隨解釋變量變化而變化，則線性回歸模型存在隨機誤差項的序列相關。（Y）在近似多重共線性下，只要模型滿足OLS的基本假定，則回歸系數的最小二乘估計量仍然是一BLUE估計量。（X）所謂參數估計量的線性性，是指參數估計量是解釋變量的線性組合。（Y）擬合優度的測量指標是可決系數R2或調整過的可決系數，R2越大，說明回歸方程對樣本的擬合程度越高。（Y　　）最小二乘法進行參數估計的基本原理是使殘差平方和最小。（X　　）一般情況下，用線性回歸模型進行預測時，個值預測與均值預測相等，且置信區間也相同。（　X　）如果隨機誤差項的方差隨解釋變量變化而變化，則線性回歸模型存在隨機誤差項的序列相關。（　Y　）若回歸模型存在異方差問題，應使用加權最小二乘法進行修正。（　X　）多元線性回歸模型的F檢驗和t檢驗是一致的。（Y　　）DW檢驗只能檢驗隨機誤差項是否存在一階自相關。（　X　）總離差平方和（TSS）可分解為殘差平方（RSS）和與回歸平方和（ESS），其中殘差平方（RSS）表示總離差平方和可由樣本回歸直線解釋的部分。（Y　　）擬合優度用于檢驗回歸方程對樣本數據的擬合程度，其測量指標是可決系數或調整后的可決系數。（　Y　）對于模型Yi=b0+b1X1i+... +bnXni+uii=1,2,...,n；如果X2=X3X1，則模型必然存在解釋變量的多重共線性問題。（　Y　）所謂OLS估計量的無偏性，是指參數估計量的數學期望等于各自真

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