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遗漏变量可能导致回归模型存在非纯异方差性。
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遗漏变量可能导致回归模型存在非纯异方差性。
A.正确
B.错误
正确答案：正确
Tag：
计量经济学
方差
变量
时间：2022-02-04 20:09:22
上一篇：
以下关于异方差性检验方法的说法正确的有：
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横截面数据的回归更容易产生异方差。
相关答案
1.
异方差性产生的后果主要包括：
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德宾-沃森d统计量仅在时间序列数据的回归模型中有意义。
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若德宾-沃森d检验未发现序列相关性，回归模型一定不存在序列相关性问题。
4.
若回归模型修正了非纯序列相关问题后，无需检验纯序列相关问题。
5.
设定偏误可能导致回归模型存在非纯序列相关。
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以下关于序列相关检验方法的说法正确的有：
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序列相关性产生的后果主要包括：
8.
几乎每一个回归方程都在某种程度上存在多重共线性问题。
9.
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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多重共线性可能造成参数估计值的符号与预期不一致。
热门答案
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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
2.
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。
4.
相对而言，遗漏变量的后果比不相干变量的后果更加严重。
5.
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。
7.
显著性水平也就是第一类错误的概率。
8.
假设检验的结论是“不拒绝”而不是“接受”。
9.
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。
10.
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。