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【单选题】
对具有多重共线性的模型,采用普通最小二乘法估计参数,会产生的不良后果是( )。 A. 完全共线性下,参数估计量不存在 B. 参数估计量无效 C. 近似共线性下,普通最小二乘法参数估计量的方差变大 D. 参数估计量的经济意义不合理 E. 变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
A.
B.
C.
D.
E.
E
参考答案：
参考解析：
刷刷题刷刷变学霸
举一反三
【多选题】与不存在多重共线性的情况相比,在严重不完全多重共线性下,下列提法中正确的有( ) 。
A.
多重共线性变量参数估计量的方差将显著会变大
B.
很难精确识别多重共线性变量各自对被解释变量的影响
C.
增大了参数估计值符号与预期不一致的可能
D.
模型将无法得出参数估计量
E.
模型将无法得出参数估计量的标准误
【多选题】若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
A.
回归参数估计量非有效
B.
变量的显著性检验失效
C.
模型的预测功能失效
D.
解释变量之叫不独立
【多选题】用间接最小二乘法估计结构式方程参数时必须满足的条件有（）
A.
结构方程为恰好识别
B.
结构方程为过度识别
C.
简化式方程的扰动项满足经典假定
D.
前定变量之间无完全的多重共线性
E.
结构方程中解释变量间无严重多重共线性
【多选题】在折扣最小二乘法的应用中，折扣系数α值 。
A.
越接近于0，折扣打得越大
B.
越接近于0，折扣打得越小
C.
越接近于1，折扣打得越大
D.
越接近于1，折扣打得越小
【单选题】对具有多重共线性的模型,采用普通最小二乘法估计参数,会产生的不良后果是( )。 A. 完全共线性下,参数估计量不存在 B. 参数估计量无效 C. 近似共线性下,普通最小二乘法参数估计量的方差变大 D. 参数估计量的经济意义不合理 E. 变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
A.
B.
C.
D.
E.
E
【单选题】设 ，…， 是变量 和 的 个样本点，直线 是由这些样本点通过最小二乘法得到的线性回归方程（如图），以下结论中正确的是 （ ）
A.
和 的相关系数为直线 的斜率
B.
和 的相关系数在0到1之间
C.
当 为偶数时，分布在 两侧的样本点的个数一定相同
D.
直线 过点
相关题目：
【单选题】“最小二乘法”是估计趋势线模型参数的常用方法，其基本原理是要求满足（ ）。
A.
B.
C.
D.
【判断题】假设检验又称显著性检验。
A.
对
B.
错
【多选题】与不存在多重共线性的情况相比,在严重不完全多重共线性下,下列提法中正确的有( ) 。
A.
多重共线性变量参数估计量的方差将显著会变大
B.
很难精确识别多重共线性变量各自对被解释变量的影响
C.
增大了参数估计值符号与预期不一致的可能
D.
模型将无法得出参数估计量
E.
模型将无法得出参数估计量的标准误
【多选题】如果多元线性模型解释变量间存在近似多重共线性，则OLS估计量满足
A.
线性性
B.
无偏性
C.
有效性
D.
一致性
【多选题】若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
A.
回归参数估计量非有效
B.
变量的显著性检验失效
C.
模型的预测功能失效
D.
解释变量之叫不独立
【多选题】用间接最小二乘法估计结构式方程参数时必须满足的条件有（）
A.
结构方程为恰好识别
B.
结构方程为过度识别
C.
简化式方程的扰动项满足经典假定
D.
前定变量之间无完全的多重共线性
E.
结构方程中解释变量间无严重多重共线性
【多选题】在折扣最小二乘法的应用中，折扣系数α值 。
A.
越接近于0，折扣打得越大
B.
越接近于0，折扣打得越小
C.
越接近于1，折扣打得越大
D.
越接近于1，折扣打得越小
【多选题】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（）。
A.
线性
B.
无偏性
C.
有效性
D.
一致性
E.
精确性
【单选题】设 ，…， 是变量 和 的 个样本点，直线 是由这些样本点通过最小二乘法得到的线性回归方程（如图），以下结论中正确的是 （ ）
A.
和 的相关系数为直线 的斜率
B.
和 的相关系数在0到1之间
C.
当 为偶数时，分布在 两侧的样本点的个数一定相同
D.
直线 过点
【判断题】模型中存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析。
A.
错
B.
对
【单选题】最小二乘法可使误差的平方和( )
A.
最大
B.
最小
C.
为0
D.
不确定
【单选题】最小二乘法的基本思想是( )。
A.
拟合的误差达到最小
B.
拟合的误差平方和达到最小
C.
拟合值达到最大
D.
拟合的误差平方和达到最大