一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值,一般要用最小二乘法作出估计。()
用最小二乘法估计出回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015101517055771208.jpg 的回归系数为()。 https://assets.asklib.com/psource/2015101517060869618.jpg
通常以测得的响应信号与被测浓度作图,用最小二乘法进行线性回归,求出回归方程和相关系数,需用至少()个不同浓度的样品
多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
在最小二乘法线性回归方程式中()表示吸光度。
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()。
在经典线性回归模型的基本假定条件成立的情况下,普通最小二乘法估计与最大似然估计得到的估计量()。
对于总体线性回归模型 https://assets.asklib.com/psource/2014110515021352953.jpg ,运用最小二乘法欲得到参数估计量,所要求的最小样本容量应满足()。
利用最小二乘法求解回归系数的基本要求是()。
对于总体线性回归模型 https://assets.asklib.com/psource/2014110515061491824.jpg ,运用最小二乘法欲得到参数估计量,所要求的最小样本容量n应满足()。
如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量()
对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法估计参数,会产生的不良后果有()。
用最小二乘法估计的总体回归系数估计值是一个随机变量
在回归分析中,估计回归系数的最小二乘法的原理是()。
古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有( )。
“似不相关回归”的方法是利用横截面模型残差的协方差进行广义最小二乘法估计,该法将自动修正横截面中出现的异方差和短期自相关
【单选题】多元线性回归模型利用最小二乘法估计参数时,要求解释变量样本矩阵X是 。
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
含有内生解释变量的线性回归模型,其普通最小二乘法估计量都是有偏的
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。
对于总体线性回归模型[图],运用最小二乘法欲得到参数...
一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值,一般要用最小二乘法作出估计()
存在近似的多重共线性时,若使用普通最小二乘法估计线性回归方程,则回归系数的估计是()
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