A对
B错
随机误差项iu和残差项ie是一回事。
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什么是随机扰动项和剩余项(残差)?它们之间的区别是什么? 总体回归函数中,被解释变量个别值Yi 与条件期望E(Y|Xi) 的偏差是随机扰动项ui 。样本回归函数中,被解释变量个别值Yi 与样本条件均值的偏差是残差项ei 。残差项ei 在概念上类似总体回归函数中的随机扰动项ui ,可视为对随机扰动项ui 的估计。 总体回归函数中的随机误差项是不可以直接观测的;而样本回归函数中的残差项是只要估计出样本回归的参数就可以计算的数值。
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已知三元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800,估计用样本容量为n=24,则随机误差项μt的方差的OLS估计为()。
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已知二元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800,估计用样本容量为n=23,则随机误差项μt的方差的OLS估计值为()。
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满足基本假设条件下,随机误差项μi服从正态分布,但被解释变量Y不一定服从正态分布。
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已知五元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2t=800,样本容量为46,则随机误差项ut的方差估计量为()
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已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为,估计用样本容量为24,则随机误差项的方差估计量为()。
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从经济学和数学两个角度说明计量经济学模型的理论方程中必须包含随机误差项。
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如果线性回归模型中随机误差项的方差不是(),则称随机误差项具有异方差性。
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