在估计Probit和Logit模型时：
未知类型：{'options': ['仍然可以使用 t 统计量来检验单个系数的显著性', '自变量不能再包括有二值变量', '因为变量非线性，所以不能再使用F统计量了', '18032fe5b4efdb2.png不再成立'], 'type': 102}
未知类型：{'options': ['仍然可以使用 t 统计量来检验单个系数的显著性', '自变量不能再包括有二值变量', '因为变量非线性，所以不能再使用F统计量了', '18032fe5b4efdb2.png不再成立'], 'type': 102}
举一反三
- 在估计Probit和Logit模型时： A: 仍然可以使用 t 统计量来检验单个系数的显著性 B: 自变量不能再包括有二值变量 C: 因为变量非线性，所以不能再使用F统计量了 D: [img=66x23]1803a1be88c5e26.png[/img]不再成立
- 当自变量为0-1变量时，建议使用Probit或logit这类二值选择模型回归
- 计量经济模型的统计检验有() A: 拟合优度检验 B: 模型显著性的F检验 C: 解释变量的显著性检验t检验 D: DW检验
- 设回归模型中的解释变量个数为ｋ，则对总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为( ) 未知类型：{'options': ['', '', '', '', ''], 'type': 102}
- 中国大学MOOC: 当自变量为0-1变量时，建议使用Probit或logit这类二值选择模型回归