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多重共线性可能造成参数估计值的符号与预期不一致。
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多重共线性可能造成参数估计值的符号与预期不一致。
A.正确
B.错误
正确答案：正确
Tag：
计量经济学
估计值
线性
时间：2022-02-04 20:09:16
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支配变量通常与被解释变量高度相关，以至于掩盖了方程中其他解释变量对被解释变量的影响。因此，回归分析中应避免使用支配变量。以下情形中，所涉及的变量属于支配变量的是
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多重共线性指的是解释变量与被解释变量之间存在的线性关系。
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方程函数形式的选择主要取决于哪个函数形式拟合的最好。
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模型设定准则中AIC的值越大越好，SC的值越小越好。
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相对而言，遗漏变量的后果比不相干变量的后果更加严重。
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当方程中同时存在遗漏变量和不相干变量时，应首先解决遗漏变量的问题。
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在回归分析中，t统计量的绝对值越大，相应的解释变量越重要。
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显著性水平也就是第一类错误的概率。
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假设检验的结论是“不拒绝”而不是“接受”。
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若方程总体显著性的F检验拒绝原假设，每个斜率参数的双侧t检验都拒绝“参数为零”原假设。
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检验回归参数是否显著地异于某一特定的非零值，可以用t检验，也可以用F检验。
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假设检验通常将希望出现的结果作为原假设，将不希望出现的结果作为备择假设。
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以下关于邹检验的说法正确的有
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以下关于单侧t检验和双侧t检验的说法正确的有
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以下关于单侧t检验的判定方法正确的是
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以下关于t检验的局限性的说法错误的是
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以下不适用F检验的情形是
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若随机误差项服从t分布，则OLS估计量不再具有BLUE性质。
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随机误差项的总体均值为0以及随机误差项与解释变量不相关保证了参数估计量的无偏性。
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若解释变量之间存在完全多重共线性，则参数估计值无法获得。
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若采用两组样本估计同一回归方程，参数估计值的差异体现了数据的随机性。
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若某解释变量在理论上对被解释变量没有影响，该解释变量的参数估计值一定为0.