A对
B错
判断以下陈述的正误,并给出理由。 (1)尽管存在多重共线性,OLS估计量仍然是具有BLUE性质的。 (2)在高度多重共线性的情形下,要评价一个或多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。 (3)如果有某一辅助回归显示出高的R2值,则模型中肯定存在较严重的多重共线性问题。 (4)变量的两两高度相关并不表示高度的多重共线性。 (5)如果分析的目的仅仅是预测,则多重共线性是无害的。 (6)其它条件不变,VIF越高,相应的OLS估计量的方差越大。 (7)在多元回归中,如果根据t检验,全部的偏回归系数个别来说都是不显著的,那么就不可能得到一个较高的R2。
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存在多重共线情况下,多元线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量不再是最佳线性无偏估计。
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检验样本是否存在多重共线性的常见方法有:()和逐步回归法
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在高度多重共线性的情形中,要评价一个或多个偏回归系数的单个显著性是不可能的。 以上陈述是否正确?请判断并说明理由。
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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()
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在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则表明 模型中存在()
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多重共线性对回归参数的估计有何影响?
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下面结果是利用某地财政收入对该地第一、二、三产业增加值的回归结果。根据这一结果试判断该模型是否存在多重共线性,说明你的理由。
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具有严重多重共线性的回归方程能否用来进行预测?
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