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序列相关性的后果包括（）。
- A、参数估计量不再满足无偏性
- B、变量的显著性检验失去意义
- C、模型的预测失效
- D、普通最小二乘法参数估计量方差较大
参考答案
更多 “序列相关性的后果包括（）。A、参数估计量不再满足无偏性B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、普通最小二乘法参数估计量方差较大” 相关考题
考题
异方差性将导致（ ）。A.普通最小二乘法估计量有偏和非一致B.普通最小二乘法估计量非有效C.普通最小二乘法估计量的方差的估计量有偏D.建立在普通最小二乘法估计基础上的假设检验失效E.建立在普通最小二乘法估计基础上的预测区间变宽
考题
对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法进行估计参数，会产生的不良后果有（ ）。A.完全共线性下参数估计量不存在B.参数估计量不具有有效性C.近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大D.参数估计量经济含义不合理E.变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
考题
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
Ⅰ.回归参数估计量非有效
Ⅱ.变量的显著性检验失效
Ⅲ.模型的预测功能失效
Ⅳ.解释变量之间不独立
A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
考题
在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（ ）。
Ⅰ.参数估计量非有效
Ⅱ.变量的显著性检验无意义
Ⅲ.模型的预测失效
Ⅳ.参数估计量有偏
A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
C、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
D、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
考题
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
Ⅰ 回归参数估计量非有效
Ⅱ 变量的显著性检验失效
Ⅲ 模型的预测功能失效
Ⅳ 解释变量之间不独立
A.I、Ⅱ、Ⅲ
B.I、Ⅱ、II
C.I、Ⅲ、Ⅳ
D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
考题
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
I回归参数估计量非有效
Ⅱ变量的显著性检验失效
Ⅲ模型的预测功能失效
Ⅳ解释变量之间不独立A.I、Ⅱ、Ⅲ
B.I、Ⅱ
C.I、Ⅲ、Ⅳ
D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
考题
自相关情况下将导致（）A、参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量B、均方差MSE可能严重低估误差项的方差C、常用的F检验和t检验失效D、参数估计量是无偏的E、利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差
考题
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（）。A、完全共线性下参数估计量不存在B、参数估计量不具有有效性C、近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大D、参数估计量的经济意义不合理E、变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
考题
单选题若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是()。
Ⅰ 回归参数估计量非有效
Ⅱ 变量的显著性检验失效
Ⅲ 模型的预测功能失效
Ⅳ 解释变量之间不独立A
I、Ⅱ、ⅢB
I、ⅡC
I、Ⅲ、ⅣD
Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
考题
单选题在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致()。
Ⅰ 参数估计量非有效
Ⅱ 变量的显著性检验无意义
Ⅲ 模型的预测失效
Ⅳ 参数估计量有偏A
I、Ⅱ、ⅢB
I、Ⅱ、ⅣC
I、Ⅲ、ⅣD
Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
考题
多选题自相关情况下将导致（）A参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量B均方差MSE可能严重低估误差项的方差C常用的F检验和t检验失效D参数估计量是无偏的E利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差
考题
单选题若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。Ⅰ．回归参数估计量非有效Ⅱ．变量的显著性检验失效Ⅲ．模型的预测功能失效Ⅳ．解释变量之间不独立A
Ⅰ、Ⅱ、ⅢB
Ⅰ、Ⅱ、ⅣC
Ⅰ、Ⅲ、ⅣD
Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
考题
单选题在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（ ）。Ⅰ．参数估计量非有效Ⅱ．变量的显著性检验无意义Ⅲ．模型的预测失效Ⅳ．参数估计量有偏A
Ⅰ、Ⅱ、ⅢB
Ⅰ、Ⅱ、ⅣC
Ⅰ、Ⅲ、ⅣD
Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
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