对于经典线性回归模型,各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有()。
回归系数的最小二乘估计是最优线形无偏估计量
为什么在对参数进行最小二乘估计时,要对模型提出一些基本的假定?
多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
当模型存在异方差现象进,加权最小二乘估计量具备()。
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()。
在经典线性回归模型的基本假定条件成立的情况下,普通最小二乘法估计与最大似然估计得到的估计量()。
A模型 https://assets.asklib.com/psource/2015111117202664148.jpg =β0+β1X1i+β2X2i+μi的最小二乘回归结果显示,样本可决系数R2为0.92,样本容量为30,总离差平方和为500,则估计的标准误差为()。
对于总体线性回归模型 https://assets.asklib.com/psource/2014110515021352953.jpg ,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应满足()。
对于恰好识别方程,在简化式方程满足线性模型的基本假定的条件下,间接最小二乘估计量具备()。
一元线性回归最小二乘估计的表达式是什么?
koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是()。
对于总体线性回归模型 https://assets.asklib.com/psource/2014110515061491824.jpg ,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()。
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()
如果模型yt=b0+b1xt+ut存在一阶自相关,普通最小二乘估计仍具备()。
估计线性回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015111011360938400.jpg 中的回归参数β0、β1时,普遍采用的估计准则是最小二乘准则。()
古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有( )。
对模型yi=β0+β1χ1i+β2χ2i+μi的最小二乘回归结果显示,R2为0.92,总离差平方和为500,则残差平方和RSS为()。
“似不相关回归”的方法是利用横截面模型残差的协方差进行广义最小二乘法估计,该法将自动修正横截面中出现的异方差和短期自相关
要使高斯-马尔可夫定理成立,即普通最小二乘估计量是最佳线性无偏估计量,下列基本假设中,哪个假设是不需要的。()
如果回归模型违背了同方差假定,最小二乘估计量()。
含有内生解释变量的线性回归模型,其普通最小二乘法估计量都是有偏的
1、如果随机误差项存在异方差,则回归模型参数的普通最小二乘估计量
3、在一元线性回归中,下面那一项不是最小二乘估计的性质() A.线性性 B.无偏性 C.独立性 D.最佳线性无偏性