对于原模型yt=b0+b1xt+ut，广义差分模型是指
举一反三
- 对于原模型yt=b0+b1xt+ut，广义差分模型是指（）。 未知类型：{'options': ['', ' [img=133x29]17e0b0945ee2bd6.png[/img]', ' [img=151x26]17e0b0946aa5d73.png[/img]', ' [img=266x55]17e0b0947441fb4.png[/img]'], 'type': 102}
- 设线性回归模型为yt=b0+b1xt+ut,ρ为随机误差项ut的一阶相关系数,DW检验的原假设是( ) A: DW=0 B: ρ=0 C: DW=1 D: ρ=1
- 对于原模型yt=b0+b1xt+ut，一阶差分模型是指（）。 未知类型：{'options': ['', ' [img=133x29]17e0b0945ee2bd6.png[/img]', ' [img=151x26]17e0b0946aa5d73.png[/img]', ' [img=266x55]17e0b0947441fb4.png[/img]'], 'type': 102}
- 如果模型yt=β0+β1xt+ut，（ ）则说明不存在随机误差项自相关问题。 A: cov(xt，ut)=0 B: cov(us，ut)=0(t≠s) C: cov(xt，ut)≠0 D: cov(us，ut)≠0(t≠s)
- 在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为：（ ） A: Yt=b0+b1*Xt+ut B: Yt=E(Yt|X)+ut C: Y^t=b0^+b1^*Xt D: E(Yt|Xt)=b0+b1*Xt