下列方法中，可克服多重共线性的是（）。
A: 差分法
B: 加权最小二乘法
C: 工具变量法
D: 广义最小二乘法
A: 差分法
B: 加权最小二乘法
C: 工具变量法
D: 广义最小二乘法
A
举一反三
- 下列方法中，可克服多重共线性的是（）。 A: A差分法 B: B加权最小二乘法 C: C工具变量法 D: D广义最小二乘法
- 如果模型存在自相关，可以采用（）消除自相关 A: 加权最小二乘法 B: B：广义差分法 C: 广义最小二乘 D: 工具变量法
- 线性回归模型常用的参数估计方法是（） A: 最大二乘法 B: 最小残差和法 C: 最大残差和法 D: 最小二乘法
- 下列不能有效解决多重共线性问题的方法是( )。 A: 排除引起共线性的解释变量 B: 逐步回归法 C: 差分法 D: 加权最小二乘法
- 下列方法中,可克服多重共线性的是 ( ) A: 差分法 B: 加权最小二乘法 C: 岭回归法 D: 迭代法
内容
- 0
在自相关情况下,常用的估计方法( ) A: 普通最小二乘法 B: 广义差分法 C: 工具变量法 D: 加权最小二乘法
- 1
下列各项中，不能有效解决多重共线性问题的方法的是( ) A: 排除引起共线性的解释变量 B: 逐步回归法 C: 差分法 D: 加权最小二乘法
- 2
（），又称最小平方法。 A: 最小二乘法 B: 最大二乘法 C: 扩大时距法 D: 移动平均法
- 3
在线性回归模型中，如果存在异方差，则常用的估计方法是（ ） A: 广义差分法 B: 工具变量法 C: 一阶差分法 D: 加权最小二乘法
- 4
在随机项序列自相关情况下，常用的估计方法（ ）。 A: 普通最小二乘法 B: 工具变量法 C: 广义差分法 D: 加权最小二乘法