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  • 2022-06-03
    如果回归模型中解释变量之间存在完全共线性,则最小二乘估计量( )。
    A: 不确定,方差无限大
    B: 确定,方差无限大
    C: 不确定,方差最小
    D: 确定,方差最小
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    举一反三

    • 如果线性回归模型中存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量( ) A: 不确定,方差无限大 B: 确定,方差无限大 C: 不确定,方差最小 D: 确定,方差最小
    • 如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量的值为() A: 确定,方差最小 B: 不确定,方差最小 C: 确定,方差无限大 D: 不确定,方差无限大
    • 线性回归模型存在异方差时,最小二乘估计量仍然是有效的。
    • 如果模型存在异方差性,仍然使用最小二乘法估计模型参数,则( ) A: 最小二乘估计量(OLSE)仍然具有线性无偏性 B: OLSE 不再具有最小方差性 C: 回归参数t检验失效 D: 可采用加权最小二乘法消除异方差
    • 如果回归模型违背了同方差假定,最小二乘估计量是

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      确定 之间 最小 共线 估计量 模型 线性 无限大 不确定 如果 解释 小二 完全 共线性 方差 存在 估计 无限 变量 回归 计量

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