联合使用t检验与F检验可判断模型是否存在( )。
A: 多重共线性
B: 自相关性
C: 异方差性
D: 非正态性
A: 多重共线性
B: 自相关性
C: 异方差性
D: 非正态性
A
举一反三
- 模型的计量经济学意义检验主要包括(<br/>)。 A: 正态性检验 B: 异方差性检验 C: 序列相关检验 D: 多重共线性检验 E: 显著性检验
- 使用时间序列数据建立回归模型，最有可能存在的问题是（ ）。 A: 多重共线性 B: 异方差性 C: 自相关性 D: 非正态性
- 在对多元线性回归模型进行检验时,发现各参数估计量的t检验值都很低,但模型的F检验值却很高,这说明模型存在() A: 方差非齐性 B: 序列相关性 C: 多重共线性 D: 设定误差
- ARCH模型的建模步骤包括（ ） A: 正态性检验。 B: 回归拟合 C: 残差自相关性检验 D: 异方差自相关性检验 E: ARCH模型定阶 F: 参数估计
- 下面哪一个是White检验和BP检验的区别（ ）? White检验是用来检验一个线性回归模型中是否存在共线性的，而BP检验用来检验模型中是否存在异方差性|White检验中回归元个数多于BP检验中回归元个数|BP检验中回归元个数多于White检验中回归元个数|White检验是用来检验一个线性回归模型中是否存在异方差性的，而BP检验用来检验模型中是否存在共线性
内容
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下面()属于计量经济学检验 A: 多重共线性 B: 异方差性 C: 序列相关性 D: 预测检验
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若回归模型中随机扰动项与解释变量成比例,则我们说存在 A: 自相关 B: 异方差性 C: 多重共线性 D: 非正态性
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【多选题】下列关于异方差、自相关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,普通最小二乘法参数估计量都存在; 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,则都有效; 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。 A. A B. B C. C D. D E. E
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在对多元线性回归模型进行检验时，发现各参数估计量的t检验值都很低，但模型的拟合优度很高且F检验显著，这说明模型很可能存在（ ） A: 方差非齐性 B: 序列相关性 C: 多重共线性 D: 模型设定误差
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ARCH检验可用于检验（）。 A: 自相关性 B: 异方差性 C: 解释变量随机性 D: 多重共线性