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F统计量即能够用于检验回归模型中系数的非线性约束问题，也能够检验线性约束问题。
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F统计量即能够用于检验回归模型中系数的非线性约束问题，也能够检验线性约束问题。
A.正确
B.错误
正确答案：B
Tag：
线性
系数
模型
时间：2024-01-15 20:56:48
上一篇：
检验回归模型中关于系数的约束时，LM统计量仅需估计有约束模型。
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经济学家想研究教育对工资的影响。他们收集了500对同卵双胞胎的面板数据。如果工资与未观察到的家庭效应相关，以下哪种估计方法最合适（）
相关答案
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Wald统计量仅用于检验回归模型中关于系数的非线性约束。
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LR统计量可用于检验回归模型中关于系数的线性约束。
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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。
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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。
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格兰杰非因果性检验可以利用（ ）完成。
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LR、wald和LM检验中，检验统计量在原假设下渐近服从（ ）
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虚拟变量一定是分类变量，但是分类变量未必是虚拟变量。
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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。
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落入“虚拟变量陷阱”时，一般会导致正规方程无解。
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和VIF相比，容许度（TOL）是多重共线性的更好的度量指标。
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其他条件不变，方差膨胀因子（VIF）越高，OLS估计量的方差越大。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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？
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一阶自相关系数可以通过r=1- DW/2进行估计。
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当存在序列自相关时，OLS估计量是有偏并且无效的。