在对残差序列进行自相关检验时，若计算的DW统计量为2，则表明残差序列（）

本案例数据文件请至“第五章案例数据文件”处下载，其中x 是自变量，y 是因变量。我们要检验线性回归模型的误差是否有自相关现象，如果有自相关现象，用迭代法来消除自相关。 先进行数据分析，再根据运行结果回答以下问题,答题时选择与运行结果最为接近的数值。 1. 用普通最小二乘法建立 y 关于 x 的回归方程，结果是 ( ) A. y=-1.3348 + 0.0762 x B. y=-1.4348 + 0.1762 x C. y=-1.5348 + 0.2762 x D. y=-1.6348 + 0.3762 x 2. 使用残差向量的皮尔逊相关系数，计算残差序列的一阶自相关系数的值为 ( ) A. 0.46 B. 0.56 C. 0.66 D. 0.76 3. 按定义计算残差序列的 DW 统计量。已知 1% 的 DW 检验的上下界分别为和. 则DW 统计量和残差自相关性的判断结果是 ( ) A. DW=0.667, 残差存在自相关。 B. DW=1.227, 残差存在自相关。 C. DW=0.667, 残差不存在自相关。 D. DW=1.227, 残差不存在自相关。 4. 按照迭代法的算法，使用下述变量代换，其中的由计算得来。 然后用普通最小二乘法，得到的回归方程和残差的自相关系数分别是 ( )A. 回归方程是, 残差的自相关系数 0.6. B. 回归方程是, 残差的自相关系数 0.5. C. 回归方程是, 残差的自相关系数 0.4. D. 回归方程是, 残差的自相关系数 0.3. 5. 使用第4题的迭代法处理后的回归方程是 ( ) A.B.C.D.

A.存在完全的正自相关

B.存在完全的负自相关

C.不存在自相关

D.不能判定

A、

B、

C、

D、

A、当DW接近零时，认为误差项有正自相关性。

B、当DW接近4时，认为误差项有负自相关性。

C、当DW在2附近时，认为误差项没有自相关性。

D、当DW在-2附近时，无法判断误差项是否有自相关性。

A、A

B、B

C、C

D、D

A.残差平方和的自由度为25

B.残差平方和的自由度为24

C.检验统计量F的值为24.986

D.检验统计量，的值为43.074

A．残差平方和的自由度为24

B．残差平方和的自由度为25

C．检验统计量F的值为24.986

D．检验统计量F的值为43.074

采用德宾—沃森dw统计量检验的假设条件有( ) 。多选

A. 误差项自身无自相关 

B. 误差项为一阶自回归形式 

C. 模型中无滞后被解释变量作为解释变量 

D. 回归模型中包含截距 

E. 解释变量X为非随机变量

A、正自相关

B、负自相关

C、无自相关

D、无法确定是否存在自相关

用DW统计量估计自回归系数只适用于一阶自相关性。