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多重共线性指的是解释变量与被解释变量之间存在的线性关系。
参考答案和解析
错
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考题
回归分析中定义的()。
A.解释变量和被解释变量都是随机变量B.解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量C.解释变量和被解释变量都是非随机变量D.解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量
考题
当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时( )。A.各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B.部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C.估计量的精度将大幅度下降D.估计对于样本容量的变动将十分敏感E.模型的随机误差项也将序列相关
考题
下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题( )。A.资本投入与劳动投入两个变量同时作为生产函数的解释变量B.消费作被解释变量,收入作解释变量的消费函数C.本期收入和前期收入同时作为消费的解释变量的消费函数D.商品价格、地区、消费风俗同时作为解释变量的需求函数E.每亩施肥量、每亩施肥量的平方同时作为小麦亩产的解释变量的模型
考题
多重共线性产生的原因复杂,以下哪一项不属于多重共线性产生的原因,( )A: 自变量之间有相同或者相应的变化趋势
B: 所有的自变量对田变量的影响都不显著
C: 自变量之间具有某种娄型的近似线性关系
D: 模型巾自变量过多
考题
当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时()。A、各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B、部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C、估计量的精度将大幅度下降D、估计对于样本容量的变动将十分敏感E、模型的随机误差项也将序列相关
考题
选择工具变量的要求是()。A、工具变量必须是有明确经济含义的外生变量B、工具变量与所替代的随机解释变量高度相关C、工具变量与随机误差项不相关D、工具变量与模型中其它解释变量不相关,以避免出现多重共线性E、模型中多个工具变量之间不相关
考题
下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题()。A、资本投入与劳动投入两个变量同时作为生产函数的解释变量B、消费作被解释变量,收入作解释变量的消费函数C、本期收入和前期收入同时作为消费的解释变量的消费函数D、商品价格.地区.消费风俗同时作为解释变量的需求函数E、每亩施肥量.每亩施肥量的平方同时作为小麦亩产的解释变量的模型
考题
K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性,是因为()A、变量存在多重共线性时无法得到聚类结果B、变量存在多重共线性时无法解释聚类结果C、变量存在多重共线性时,相关变量会在距离计算中占据很高的权重,从而对聚类结果有负面的影响D、变量存在多重共线性时,得到的聚类结果是完全错误的
考题
回归分析中定义的()。A、解释变量和被解释变量都是随机变量B、解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量C、解释变量和被解释变量都为非随机变量D、解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量
考题
在回归分析中,定义的变量满足()。A、解释变量和被解释变量都是随机变量B、解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量C、解释变量和被解释变量都为非随机变量D、解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量
考题
多重共线性产生的主要原因有()。A、经济变量之间往往存在同方向的变化趋势B、经济变量之间往往存在密切的关联度C、在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性D、在建模过程中由于解释变量选择不当,引起了变量之间的多重共线性E、以上都不正确
考题
目前所学的回归分析中,定义的()A、解释变量和被解释变量都是随机变量B、解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量C、解释变量和被解释变量都为非随机变量D、解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量
考题
在联立方程结构模型中,产生联立方程偏倚现象的原因是()。A、内生解释变量既是被解释变量,同时又是解释变量B、内生解释变量与随机误差项相关,违背了古典假定C、内生解释变量与随机误差项不相关,服从古典假定D、内生解释变量与随机误差项之间存在着依存关系E、内生解释变量与随机误差项之间不存在依存关系
考题
单选题K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性,是因为()A
变量存在多重共线性时无法得到聚类结果B
变量存在多重共线性时无法解释聚类结果C
变量存在多重共线性时,相关变量会在距离计算中占据很高的权重,从而对聚类结果有负面的影响D
变量存在多重共线性时,得到的聚类结果是完全错误的
考题
单选题在联立方程模型中,下列关于工具变量的表述,错误的是()A
工具变量必须与将要替代的内生解释变量高度相关。B
工具变量必须是模型中的前定变量,与结构方程中的随机误差项不相关。C
工具变量与所要估计的结构方程中的前定变量之间的相关性必须很弱,以避免多重共线性。D
若引入多个工具变量,即使工具变量之间存在多重共线性,也不影响估计结果。
考题
单选题若假定t期解释变量观测值与同期被解释变量希望达到水平之间存在线性关系,则这种理论假定属于()A
Koyck变换模型B
几何分布滞后模型C
自适应预期模型D
部分调整模型
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