解释变量与随机误差项相关,是产生多重共线性的主要原因。
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在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k为解释变量个数):()
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在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中,计算得多重决定系数为0.8500,则调整后的多重决定系数为()
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在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。
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经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF()。
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设k为回归模型中的参数个数,n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时,所用的F统计量可表示为()
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经验认为,某个解释变量与其他解释变量间多重共线性很严重的判别标准是这个解释变量的方差扩大因子VIF()
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有一个参数个数k=4的线性回归模型,用一个容量为n=20个时序数据样本进行普通最小二乘估计,得到如下资料: 试根据这些资料计算DW统计量。
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用样本容量为n的数据,对含有k个实解释变量的多元线性回归模型进行参数估计,得到的残差平方和的自由度是()。
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