进行Granger因果关系检验时，所用的统计量为（ ）（其中K表示模型的最大滞后期，2K表示无约束模型中回归系数个数，T表示样本容量）
A: [img=250x70]1803a6dc0094811.png[/img]
B: [img=198x69]1803a6dc09dd737.png[/img]
C: [img=194x80]1803a6dc14d08d9.png[/img]
D: [img=199x70]1803a6dc1f662ee.png[/img]
A: [img=250x70]1803a6dc0094811.png[/img]
B: [img=198x69]1803a6dc09dd737.png[/img]
C: [img=194x80]1803a6dc14d08d9.png[/img]
D: [img=199x70]1803a6dc1f662ee.png[/img]
举一反三
- 进行Granger因果关系检验时，所用的统计量为（ ）（其中K表示模型的最大滞后期，2K表示无约束模型中回归系数个数，T表示样本容量） A: [img=245x85]1803a6e0dd2fd6f.png[/img] B: [img=196x81]1803a6e0e777f8b.png[/img] C: [img=200x79]1803a6e0f1df689.png[/img] D: [img=196x76]1803a6e0fbd8a67.png[/img]
- 进行Granger因果关系检验时，所用的统计量为（ ）（其中K表示模型的最大滞后期，2K表示无约束模型中回归系数个数，T表示样本容量） 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 设k为回归模型中的参数个数,n为样本容量。则对总体回归模型进行显著性检验(F检验)时构造的F统计量为（ ） A: [img=198x69]180326a201e0602.png[/img] B: [img=222x88]180326a20bf6b9a.png[/img] C: [img=107x58]180326a21458dd3.png[/img] D: [img=105x64]180326a21ca84ae.png[/img]
- 函数f(x)=[img=40x76]17e0bf8d391c13e.png[/img]的不连续点为( ) 未知类型：{'options': ['x=0', ' x=[img=43x39]17e0bf8d4513730.png[/img](k=0,±1,±2,…)', ' x=0和x=2kπ(k=0,±1,±2,…)', ' x=0和x=[img=43x39]17e0bf8d4513730.png[/img](k=0,±1,±2,…)'], 'type': 102}
- 设总体X具有分布律[img=204x53]1802f2d03350e31.png[/img]其中[img=9x19]1802f2d03bf9766.png[/img]为未知参数。已知取得了样本值[img=168x22]1802f2d0440eb21.png[/img]，则[img=9x19]1802f2d03bf9766.png[/img]的最大似然估计值为( ) A: -5/6 B: 5/6 C: 1/6 D: -1/6