A.用使估计误差平方和达到最小的统计量作为估计量
B.用使样本观测值的似然函数达到最大的统计量作为估计量
C.用使回归平方和达到最小的统计量作为估计量
D.根据贝叶斯理论构造估计量
第3题
A、自变量X是确定性变量,因变量Y是随机性变量
B、进行参数估计的方法是最小二乘法
C、自变量X与因变量Y之间存在确定的函数关系
D、若回归方程没有通过显著性检验,说明两者之间不存在线性回归关系
第6题
B、回归分析是研究因变量对自变量依赖关系的一种统计分析方法
C、一元线性回归是最简单的回归形式,它反映的是因变量与一个自变量之间的回归关系
D、进行相关分析时,两个变量都可以是非随机变量
第8题
1.度量二值因变量模型的拟合效果,我们可以使用 A.伪B.回归的标准误(SER) C.D.回归系数的大小 2。在二值因变量模型中,因变量y的预测值为0.6意味着 A.给定解释变量的值,因变量等于1的概率为60% B.给定解释变量的值,因变量等于1的概率为40% C.该模型没有意义,因为因变量只能取0或者1 D.给定解释变量的值,因变量的值为0.6 3.以下关于二值因变量模型的说法正确的是: A.当自变量也包含二值变量时,仍可使用线性概率模型 B.应优先考虑使用非线性最小二乘法进行估计 C.可采用正确预测的比例、或伪衡量模型的拟合优度 D.OLS方法在所有模型设定下均不再适用 4.在估计Probit和Logit模型时: A.不再成立 B.仍然可以使用 t 统计量来检验单个系数的显著性 C.自变量不能再包括有二值变量 D.因为变量非线性,所以不能再使用F统计量了 5.线性概率模型的主要缺点是: A.无法使用作为拟合优度的度量 B.因变量的实际值只能取0和1,但是线性概率模型的拟合值不只有0和1 C.因变量的预测值可能大于1或者小于0 D.系数估计不准确
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