首页
LR统计量可用于检验回归模型中关于系数的线性约束。
精华吧
→
答案
→
知到智慧树
→
未分类
LR统计量可用于检验回归模型中关于系数的线性约束。
A.正确
B.错误
正确答案：A
Tag：
线性
系数
模型
时间：2024-01-15 20:56:45
上一篇：
检验回归模型中关于系数的约束时，LR统计量不仅需要估计有约束模型，还需要估计无约束模型。
下一篇：
Wald统计量仅用于检验回归模型中关于系数的非线性约束。
相关答案
1.
原始数据中收入（income）的计价单位是人民币元，若将income计价单位改为百元，会影响Jarque-Bera检验的结果。
2.
格兰杰非因果性检验可以利用（ ）完成。
3.
LR、wald和LM检验中，检验统计量在原假设下渐近服从（ ）
4.
虚拟变量一定是分类变量，但是分类变量未必是虚拟变量。
5.
随着工具变量的引入，模型中原有的问题变量被彻底替代，在工具变量法中毫无作用。
6.
落入“虚拟变量陷阱”时，一般会导致正规方程无解。
7.
和VIF相比，容许度（TOL）是多重共线性的更好的度量指标。
8.
其他条件不变，方差膨胀因子（VIF）越高，OLS估计量的方差越大。
9.
在多元线性回归模型中，若以某个解释变量为被解释变量，对其他解释变量进行回归估计，如果发现回归的拟合优度高，就表明解释变量之间存在较高程度的多重共线性问题。
10.
若存在高度多重共线性，则导致参数进行区间估计时置信区间变宽。
热门答案
1.
若模型存在高度多重共线性，则导致参数的OLS估计量方差增大。
2.
若模型存在高度多重共线性，则普通最小二乘估计也无法应用。
3.
若回归模型的解释变量之间存在高度共线性，则无法使用普通最小二乘法估计参数。
4.
若多元线性回归模型的多重共线性问题不严重，可以不用修正。
5.
下面的各对解释变量中，哪些容易导致模型产生多重共线性？
6.
一阶自相关系数可以通过r=1- DW/2进行估计。
7.
当存在序列自相关时，OLS估计量是有偏并且无效的。
8.
用一阶差分变换消除自相关问题的方法是假定自相关系数r为-1。
9.
布罗施-戈弗雷（BG）检验统计量只用于检验高阶自相关。
10.
在存在序列自相关的情形下，常用的OLS估计量总是高估了估计量的标准差。