题目
A.在重复观测值不可得的情形下,Logit模型可采用完全信息最大似然法中所采用的迭代方法
B.在重复观测值可得的情形下,两模型可采用广义最小二乘法
C.在重复观测值不可得的情形下,两模型可采用完全信息最大似然法中所采用的迭代法
D.在重复观测值不可得和可得的两种情形下,两模型都要采用完全信息最大似然法中所采用的迭代法
第1题
A.线性概率模型可能存在被解释变量的估计值不在(0,1)之间的问题。
B.调整的判定系数不能准确度量线性概率模型的拟合优度。
C.Logit模型和Probit模型可采用极大似然法估计。
D.Logit模型和Probit模型不存在遗漏变量的问题。
第2题
A.线性概率模型可能存在被解释变量的估计值不在(0,1)之间的问题。
B.调整的判定系数不能准确度量线性概率模型的拟合优度。
C.Logit模型和Probit模型可采用极大似然法估计。
D.Logit模型和Probit模型不存在遗漏变量的问题。
第3题
A.线性概率模型可能存在被解释变量的估计值不在(0,1)之间的问题。
B.调整的判定系数不能准确度量线性概率模型的拟合优度。
C.Logit模型和Probit模型可采用极大似然法估计。
D.Logit模型和Probit模型不存在遗漏变量的问题。
第4题
A.线性概率模型可能存在被解释变量的估计值不在(0,1)之间的问题。
B.调整的判定系数不能准确度量线性概率模型的拟合优度。
C.Logit模型和Probit模型可采用极大似然法估计。
D.Logit模型和Probit模型不存在遗漏变量的问题。
为了保护您的账号安全,请在“赏学吧”公众号进行验证,点击“官网服务”-“账号验证”后输入验证码“”完成验证,验证成功后方可继续查看答案!