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当模型中解释变量存在完全多重共线性时,参数估计的方差趋向于0。


参考答案和解析
错误
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考题 工具变量法适用于估计下列哪些模型(或方程)的参数()。A.存在异方差的模型B.包含有随机解释变量的模型C.存在严重多重共线性的模型D.联立方程模型中恰好识别的结构方程

考题 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

考题 根据以下内容,回答2~3题。在实际应用当中,线性回归模型有时不完全满足那些基本假定。会遇到的较多问题主 要有多重共线性问题以及自相关、异方差等问题。以下说法正确的是( )。A.当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时,则称回归模型中存在多重共线性B.当模型中的误差项存在相关性的时候,称回归模型中存在多重共线性C.同方差性假定的意义是指每个样本残差μi的方差,不随样本的变化而变化D.当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时,则称回归模型中存在自相关

考题 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

考题 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于1,则表明模型中存在( )。A.异方差 B.序列相关 C.多重共线性 D.高拟合优度

考题 当模型存在异方差性时,对参数估计量的影响包括( )。A.参数估计量非有效B.变量的显著性检验失去意义C.模型的预测失效D.参数估计量的方差被低估E.参数估计量的方差被高估

考题 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 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

考题 经检验后,若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍,则该模型中存在( )。 A、多重共线性 B、异方差 C、自相关 D、非正态性

考题 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 A.I、Ⅱ、Ⅲ B.I、Ⅱ、II C.I、Ⅲ、Ⅳ D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

考题 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( )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

考题 经检验后,若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍, 则该模型应存在( )。A: 多重共线性 B: 异方差 C: 自相关 D: 正态性

考题 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(  )。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

考题 工具变量法适用于估计下列哪些模型(或方程)的参数()。A、存在异方差的模型B、包含有随机解释变量的模型C、存在严重多重共线性的模型D、联立方程模型中恰好识别的结构方程

考题 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。

考题 在分布滞后模型的估计中,使用时间序列资料可能存在的问题表现为()。A、异方差问题B、自相关问题C、多重共线性问题D、随机解释变量问题

考题 当模型存在异方差性时,对参数估计量的影响包括()。A、参数估计量非有效B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、参数估计量的方差被低估E、参数估计量的方差被高估

考题 在线性回归模型中,若解释变量X1和X2的观测值成比例,既有X1i=kX2i,其中k为非零常数,则表明模型中存在()。A、异方差B、多重共线性C、序列相关D、随机解释变量

考题 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

考题 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于1,则表明模型中存在()。A、异方差B、序列相关C、多重共线性D、高拟合优度

考题 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

考题 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

考题 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

考题 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

考题 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

考题 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

考题 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A Ⅰ、Ⅱ、ⅢB Ⅰ、Ⅱ、ⅣC Ⅰ、Ⅲ、ⅣD Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

考题 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

考题 单选题经检验后,若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍,则该模型中存在()。A 多重共线性B 异方差C 自相关D 非正杰性