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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线性回归模式的假设之一是,误差项ei是()随机变量,其均值为零,均方差为一常数。
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随机区组试验其方差分析时误差项自由度为DFe,若有一小区数据缺失,则误差项自由度为()。
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如果模型中出现随机解释变量并且与随机误差项相关时,最常用的估计方法是()。
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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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当模型存在异方差现象时,模型利用加权最小二乘法估计回归参数,则参数估计量具备()。
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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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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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对回归模型存在异方差问题的主要处理方法有()。
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当模型存在异方差性时,对参数估计量的影响包括()。
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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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试比较说明模型存在异方差时,普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。
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回归模型中具有异方差时,仍用OLS方法估计模型,则参数估计值是 。
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如果回归模型不存在异方差问题,残差图上的点应该呈水平直线分布,不会随x的变化呈现一定的规律变化()
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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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【填空题】由于异方差性是相对于不同的()观测值,随机误差项具有不同的方差。
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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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简答题:多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别? 请在下列选项中选出5个可以用来回答这一问题的选项,给出选项序号即可。【注意:最多选5个选项,多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的,每选对1个得1分;给出的选项序号超过5个的,在每选对1个得1分的基础上,每超1个倒扣1分。例如:甲同学选了4个选项,其中4个对的,得4*1=4分。乙同学选了5个选项,其中4个对的,得4*1=4分。丙同学选了8个选项,其中4个对的,则得4*1-(8-5)*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布,后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数,后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数,一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测,后者主要用于结构分析 J.多元线性
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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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7、若Park检验和GQ检验均未检验出异方差性,回归模型一定不存在异方差问题。
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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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回归模型若存在异方差,常用的处理方法有()。
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假设存在二元线性回归模型,被解释变量是y,解释变量是x和z,写出进行异方差性white检验的全过程?
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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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