存在什么情况时，Wald检验不再有效（）
A: 变量过多
B: 共线性
C: 异方差
D: 过拟合
A: 变量过多
B: 共线性
C: 异方差
D: 过拟合
举一反三
- QQ图可以用来检验（） A: 正态性 B: 共线性 C: 同方差 D: 过拟合
- 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
- 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: 虚拟变量陷阱 B: 自相关 C: 多重共线性 D: 异方差
- 线性回归模型存在异方差时,最小二乘估计量仍然是有效的。
- 计量经济学检验包括( )。 A: 拟合优度检验 B: 多重共线性检验 C: 异方差检验 D: 自相关检验