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横截面数据的回归更容易产生异方差。

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第1题

容易产生异方差的数据是

A.时间序列数据

B.修匀数据

C.横截面数据

D.年度数据

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第2题

遗漏变量可能导致回归模型存在非纯异方差性。
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第3题

简述异方差产生的原因?
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第4题

对于因变量含有定性变量的回归模型,下列正确的是

A.离散正态误差项

B.离散非正态误差项

C.零均值同方差性

D.非零均值异方差性

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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()

A.多重共线性

B.异方差

C.序列相关

D.设定误差

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第6题

线性回归中普通最小二乘估计的缺点是().

A.回归直线被拉向方差大的项;

B.回归直线被拉向方差小的项;

C.方差大的项在平方和中所起的作用小;

D.是有偏估计.

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第7题

叙述相关分析与回归分析的异同点。
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第8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9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10题

数据常见的几种类型有

A.横截面数据

B.虚拟变量数据

C.时间序列数据

D.面板数据

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