若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。
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按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（）。
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如果线性回归模型中随机误差项的方差不是（），则称随机误差项具有异方差性。
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一元线性回归模型中，随机误差项ε需满足（）。
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在线性回归模型中，随机误差μ被假定服从（）
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回归模型中随机误差项产生的原因是什么？
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回归模型进行自相关检验，直接用DW检验，那么DW的值接近于几，检验是否有效：（）-[DW=0时，残差序列存在完全正自相关，DW=（0，2）时，残差序列存在正自相关，DW=2时，残差序列无自相关，DW=（2，4）时，残差序列存在负自相关，DW=4时，残差序列存在完全负自相关。]
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在线性回归模型中，假定随机误差ε（）。
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如果模型yt=b0+b1xt+ut存在一阶自相关，普通最小二乘估计仍具备（）。
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在一元线性回归分析中，通常假定随机误差项e满足（）。
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经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（）。
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已知DW统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数近似等于（）。
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已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为，则随机误差项的方差估计量为（）。
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多元线性回归模型需要假定误差项满足哪些性质？
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在回归模型中，随机误差项不具有相同的方差，则称随机误差的方差为异方差。（)
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库依克模型、自适应预期模型与局部调整模型的最终形式是相同的，其最终形式都是一阶自回归模型。
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【判断题】模型yt=β0+β1xt+ut的随机误差项自相关系数为-2.21，说明该模型存在随机误差项自相关问题。
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随机扰动项存在异方差性时，应该使用加权最小二乘法估计回归模型中的参数。
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解释概念a.总体回归函数（PRF)b.样本回归函数（SRF)c.随机总体回归函数d.线性回归模型e.随机误差项（u<sub>i</sub>)f.残差项（e<sub>i</sub>)g.条件期望h.非条件期望i.回归系数或回归参数j.回归系数的估计量
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已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于1，则DW统计量近似等于（）
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回归模型若存在异方差，常用的处理方法有（）。
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5、当模型出现一阶自相关情况下，常用的估计方法是
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若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立，则称模型存在为异方差现象（）
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33、回归方程中，被解释变量等于其估计值与随机误差项之和。
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1、如果随机误差项存在异方差，则回归模型参数的普通最小二乘估计量
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