更多“当模型存在异方差问题或者序列相关问题时,显著性检验与预测都失效。”相关的问题
第1题
当模型存在异方差问题,若仍用OLS估计模型参数,得到的估计量是非有效的。
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第2题
若Park检验和White检验均未检验出异方差性,回归模型一定不存在异方差问题。
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第3题
如果存在异方差,通常变量显著性检验使用的t检验是无效的。
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第4题
若回归模型修正了非纯序列相关问题后,无需检验纯序列相关问题。
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第5题
多元线性回归模型中,发现各参数估计量的值都不显著,但模型的(或)很大, 值很显著,这说明模型存在()
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第6题
异方差性的检验思路与序列相关性的检验思路是相似的。
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第7题
当存在序列相关时,广义最小二乘法的预测结果通常优于普通最小二乘法。
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第8题
当模型存在高阶自相关时,可用DW检验法进行自相关检验。
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第9题
若回归模型修正了非纯异方差性问题后,无需检验纯异方差性问题。
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