回归方程总体线性显著性检验的原假设是模型中所有的回归参数同时为零。
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为什么在对参数作最小二乘估计之前,要对模型提出古典假设?
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已知回归模型E=α+βN+μ,式中E为某类公司一名新员工的起始薪金(元),N为所受教育水平(年)。随机扰动项的分布未知,其他所有假设都满足。对参数的假设检验还能进行吗?简单陈述理由。
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为什么可决系数可以度量模型的拟合优度?在简单线性回归中它与对参数的t检验的关系是什么?
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假设线性回归模型满足全部基本假设,则其参数的估计量具备()。
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为什么对已经估计出参数的模型还要进行检验?你能举一个例子说明各种检验的必要性吗?
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假设线性回归模型满足全部基本假设,则其最小二乘回归得到的参数估计量具备()。
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经济学的两大基本假设是什么()。
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满足基本假设条件下,样本容量略大于解释变量个数时,可以得到各参数的唯一确定的估计值,但参数估计结果的可靠性得不到保证。
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