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在两个变量的回归模型中，如果丢掉两个相关变量中的一个，那么最小二乘估计量就不会存在了。
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在两个变量的回归模型中，如果丢掉两个相关变量中的一个，那么最小二乘估计量就不会存在了。
A.正确
B.错误
正确答案：B
Tag：
变量
两个
模型
时间：2024-01-15 20:55:59
上一篇：
在多元回归模型中，当保持其他解释变量不变，估计Xi每变化一单位对Yi的影响时，这等同于数学上的对Xi求解偏导数。
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在不完全多重共线性下：
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样本容量大于100时，最小二乘估计量不会有偏。
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不完全的多重共线性的情况下，最小二乘估计量不能计算。
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如果你计算的t统计量的绝对值超过标准正态分布的临界值，你可以得出结论，实际值是非常接近的回归直线吗？
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单侧检验和双侧检验的t统计量的构造：
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异方差意味着
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当估计一个商品的数量需求是否与价格呈线性关系的需求函数时，你应该：
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异方差的假定不会影响最小二乘估计量的一致性。
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是非线性模型。
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线性回归模型的“线性”是只针对于参数而言的。
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残差是样本的随机误差项。
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平稳时间序列的偏相关系数和自相关系数拖尾，且缓慢衰减收敛，则该时间序列可能是()模型。
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A.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y的相对变化率
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对于模型yt=b0+b1x1t+b2x2t +ut，与r12=0相比，r12＝0.5时，估计量的方差将是原来的。
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增加样本观测值就可以消除多重共线性。
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病态指数大于10时，认为多重共线性非常严重。
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k元线性回归模型对回归系数显著性进行t检验，n为样本个数，原假设H0：bj=0，备选假设H1：bj10，当时拒绝原假设。