未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
举一反三
- <p>请问一元线性回归模型[img=456x95]17ca166e338c42b.png[/img]，参数[img=80x96]17ca166e3e87b8e.png[/img]的OLS估计量为（ ）</p> 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 对于一元线性回归模型[img=456x95]17da6d2866a9ee0.png[/img]，样本回归模型可表示为（ ） 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 对于一元线性回归模型[img=360x72]17d60e2f244901e.png[/img]，参数[img=192x96]17d60e2f3570192.png[/img]的OLS估计量[img=192x106]17d60e2f45fb020.png[/img]之间的关系式为（ ），这里[img=176x85]17d60e2f5a3e0db.png[/img]分别为X和Y的样本均值。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 一元线性回归模型[img=784x96]17d60d42764ad49.png[/img]，令[img=596x180]17d60d4843ee126.png[/img]，[img=448x181]17d60d484ee59c5.png[/img]则未知参数[img=160x96]17d60d485ac18ee.png[/img]的最小二乘估计为（）。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 用OLS法估计模型[img=127x28]17e0c8a9d759c1d.png[/img]的参数,要使参数估计量为最佳线性无偏估计量,则要求( )。 未知类型：{'options': ['', ' [img=83x29]17e0c8a9f186568.png[/img]', ' [img=93x29]17e0c8a9fe63e3b.png[/img]', ' [img=21x28]17e0c8aa0b1c5df.png[/img]服从正态分布', ' X为非随机变量,与随机误差项[img=1x1]17e0a6a55067d30.gif[/img]不相关。'], 'type': 102}
内容
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用OLS法估计模型[img=127x28]17e448f653a6ec6.png[/img]的参数,要使参数估计量为最佳线性无偏估计量,则要求( )。 未知类型：{'options': ['', ' [img=83x29]17e448f66a31367.png[/img]', ' [img=93x29]17e448f67538314.png[/img]', ' [img=21x28]17e448f68051dc4.png[/img]服从正态分布', ' X为非随机变量,与随机误差项[img=1x1]17e435c199f0eab.gif[/img]不相关。'], 'type': 102}
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一元线性回归模型[img=113x23]1802da156d0ee5a.png[/img]，则下面不正确的为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
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用OLS估计经典线性模型[img=488x95]17d60e2ddb2502a.png[/img]，则样本回归直线通过的点是（ ）。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
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一元线性回归模型[img=488x95]17d60e32a4ae0f1.png[/img]的经典假设包括（ ）。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
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对k元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': ['', ' [img=171x57]17e44955ade3f3c.png[/img]', ' [img=171x56]17e44955b907a89.png[/img]', ' [img=166x58]17e44955c468332.png[/img]'], 'type': 102}