66问答网
所有问题
当前搜索:
修正自相关之后再修正多重共线性
在序列
自相关
的情况下,参数估计值仍是无偏的,其原因是()
答:
在序列
自相关
的情况下,参数估计值仍是无偏的,其原因是()A.零均值假定成立 B.同方差假定成立 C.无
多重共线性
假定成立 D.解释变量与随机误差项不相关假定成立 正确答案:A
多元
线性
回归的显著性检验有什么作用?
答:
此外,多元线性回归还可以用来进行数据分析和处理,例如对数据进行回归分析、拟合曲线、求解线性方程等。它也常被用于机器学习和人工智能领域,例如支持向量机、线性回归模型等。然而,多元线性回归也存在一些局限性,例如当自变量之间存在
多重共线性
时,会导致模型不稳定,且解释性较差。此外,对于非线性关系的...
多元回归模型的假定是什么
答:
满足多元线性回归模型基本假定时的条件如下:零均值假定:假设随机扰动项的期望或均值为零。同方差和无
自相关
假定:假设随机扰动项互不相关且方差相同。随机扰动项与解释变量不相关假定:假设随机扰动项与自变量的协方差为0。无
多重共线性
:假设各解释变量之间不存在
线性相关
关系。正态性假定:假设随机扰动项...
一元
线性
回归分析与多元线性回归分析比较
答:
非
自相关
假定(5)与之间不相关xi(6)之间不存在
多重共线性
参数经济意义一元线性回归分析1反映了x影响y的程度,包括大小和方向。多元线性回归分析1,2,,k在其他解释变量xj,ij保持不变时,解释变量xi每变动一个单位对因变量y均值的影响程度。参数估计(点估计、区间估计)一元线性回归分析最小二乘估计...
在
线性
回归分析中,若检验的结果为不显著,可能原因是什么
答:
1、残差均方大。包括测量误差大,模型外有显著因子,误差
自相关
,或者真实不显著项未并入残差均方中。2、
共线性
。方差膨胀因子太大。3、该因子取值范围或波动范围太小,导致效应小。4、模型外因子与该因子存在交互作用,把因子效应抵消。5、该自变量因子存在测量误差,或记录与实际不符。6、未做残差诊断...
经典
线性
回归模型的假定有哪些
答:
1、模型对参数为线性 2、重复抽样中X是固定的或非随机的 3、干扰项的均值为零 4、u的方差相等 5、各个干扰项之间无
自相关
6、无
多重共线性
,即解释变量间没有完全线性关系 7、u和X不相关 8、X要有变异性 9、模型设定正确
满足多元
线性
回归模型基本假定时的条件
答:
满足多元线性回归模型基本假定时的条件如下:零均值假定:假设随机扰动项的期望或均值为零。同方差和无
自相关
假定:假设随机扰动项互不相关且方差相同。随机扰动项与解释变量不相关假定:假设随机扰动项与自变量的协方差为0。无
多重共线性
:假设各解释变量之间不存在
线性相关
关系。正态性假定:假设随机扰动项...
...t检验、
多重共线性
检验、
序列相关
的检验、异方差性的检验,全部一次...
答:
全部通过是啥意思,就是没有
多重共线性
,没有
自相关
,没有异方差?然后拟合特别好?
什么是tobit模型?eviews能做么?
答:
操作过程:截面数据:Object/NewObject,并从该菜单中选择Equation选项。在出现的Equation Specification对话框输入方程。面板数据:打开eviews,打开一个workfile,点击balanced panel,进入面板数据框,输完数据
之后
,在proc估计模型的时候,在方法选项里选择tobit即可。
误差
修正
模型的模型建立
答:
(1)Granger 表述定理误差
修正
模型有许多明显的优点:如 a)一阶差分项的使用消除了变量可能存在的趋势因素,从而避免了虚假回归问题; b)一阶差分项的使用也消除模型可能存在的
多重共线性
问题; c)误差修正项的引入保证了变量水平值的信息没有被忽视; d)由于误差修正项本身的平稳性,使得该模型...
棣栭〉
<涓婁竴椤
7
8
9
10
12
13
14
15
16
11
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜