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。
第1题:
第2题:
第3题:
A、线性特性
B、无偏性
C、有效性
D、一致性
第4题:
异方差性的后果包括()。
第5题:
第6题:
第7题:
第8题:
第9题:
第10题:
当模型存在异方差性时,对参数估计量的影响包括()。
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A I、Ⅱ、ⅢB I、Ⅱ、ⅣC I、Ⅲ、ⅣD Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
当模型存在异方差现象时,模型利用加权最小二乘法估计回归参数,则参数估计量具备()。A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性E、精确性
多选题自相关情况下将导致()A参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量B均方差MSE可能严重低估误差项的方差C常用的F检验和t检验失效D参数估计量是无偏的E利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差
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
普通最小二乘法得到的参数估计量具有()、()、()统计性质。
自相关情况下将导致()A、参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量B、均方差MSE可能严重低估误差项的方差C、常用的F检验和t检验失效D、参数估计量是无偏的E、利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差
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
试比较说明模型存在异方差时,普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。
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
存在异方差时,普通最小二乘法通常会高估参数估计量的方差。