根据20个观测值估计的一元线性回归模型的DW=2.3，在样本容量[img=53x18]1803a6e0618b682.png[/img]，解释变量个数[img=43x19]1803a6e06a56cd4.png[/img]，显著性水平[img=68x18]1803a6e0724d0a3.png[/img]，查得[img=173x23]1803a6e07a427f2.png[/img]，则可以判断该模型
A: 不存在一阶自相关
B: 存在一阶正自相关
C: 存在一阶负自相关
D: 无法确定
A: 不存在一阶自相关
B: 存在一阶正自相关
C: 存在一阶负自相关
D: 无法确定
举一反三
- 根据数据集，其一元线性回归模型的DW统计量为2.78。已知样本量为20，解释变量个数为1，在显著性水平为0.05时，查表可得dl=1，du=1.41，则可以判断 A: 存在完全的负一阶自相关 B: 存在完全的正的一阶自相关 C: 不能判断是否存在一阶自相关 D: 不存在序列自相关
- 下表给出了美国1958一1969期间每小时收入指数的年变化率（Y）和失业率（X）。[img=605x378]17affb956de8c18.png[/img]估计模型[tex=7.429x2.5]GChQVcdmNonCuHAuGczdB7964QdVWyLAKp8yyHbmkzH638zEn1HvzfgvsYl1pNRQpDya9ESIkuif6je5I9QWzQ==[/tex]是否存在一阶自相关？如果存在，是正自相关还是负自相关？
- 设X的分布律为 x 1 2 3 y [img=20x21]17e44251d76156e.png[/img] [img=61x21]17e44251e0d9eb0.png[/img] [img=49x24]17e44251ea323ee.png[/img] 已知一个样本值[img=136x24]17e44251f402b9a.png[/img]则[img=13x19]17e436ec302e618.png[/img]的极大似然估计( ) A: 5/6 B: 1/2 C: 1/6 D: 1/3
- 设总体X的分布律为P(X=1)=0.1,P(X=2)=0.3,P(X=4)=0.2,P(X=6)=0.4,从总体抽取容量为4的样本[img=106x23]18036e1fa5c5232.png[/img]，则样本值一定是1，2，4，6.
- 设总体X的分布律为P(X=1)=0.1,P(X=2)=0.3,P(X=4)=0.2,P(X=6)=0.4,从总体抽取容量为4的样本[img=106x23]17de66972887f63.png[/img]，则样本值一定是1，2，4，6.