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[主观题]

DW检验可用于检验()。A.多重共线性B.异方差C.自相关D.回归系数的显著性

DW检验可用于检验()。

A.多重共线性

B.异方差

C.自相关

D.回归系数的显著性

答案
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更多“DW检验可用于检验()。A.多重共线性B.异方差C.自相关D.回归系数的显著性”相关的问题

第1题

关于多重共线性,下列判断错误的有()。
关于多重共线性,下列判断错误的有()。

A、解释变量两两不相关,则不存在多重共线性

B、所有的t检验都不显著,则说明模型总体是不显著的

C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义

D、存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析

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第2题

对下面a项~f项的DW比,回答以下问题。n为样本数,k是解释变量数,ρ是自我相关系数。 (1)关于a~c,对H0:ρ=0、H1:ρ>

对下面a项~f项的DW比,回答以下问题。n为样本数,k是解释变量数,ρ是自我相关系数。

(1)关于a~c,对H0:ρ=0、H1:ρ>0按5%显著水平进行单侧检验。

(2)关于d~f,对H0:ρ=0、H1:ρ<0按5%显著水平进行单侧检验。

(3)关于a~f,对H0:ρ=0、H1:ρ≠0按5%显著水平进行双侧检验。

a. DW=0.92(n=15,k=1)

b. DW=1.60(n=40,k=3)

c. DW=1.81(n=90,k=5)

d. DW=2.75(n=20,k=2)

e. DW=2.54(n=70,k=4)

f. DW=2.27(n=100,k=1)

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第3题

下面可以做协整性检验的有()。
下面可以做协整性检验的有()。

A、DF检验

B、ADF检验

C、EG检验

D、DW检验

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第4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

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第5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有()。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、Ⅳ

C.Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

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第6题

下面有关DW检验说法正确的是()。

A.可以检验任何形式的自相关。

B.模型不能有被解释变量的滞后项

C.只能检验一阶序列相关

D.模型必须包括截距项

E.样本容量足够大

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第7题

以dl表示统计量DW的下限分布,du表示统计量DW的上限分布,则DW检验的不确定区域是()。
以dl表示统计量DW的下限分布,du表示统计量DW的上限分布,则DW检验的不确定区域是()。

A、du≤DW≤4-du

B、4-du≤DW≤4-dl

C、dl≤DW≤du

D、4-dl≤DW≤4

E、0≤DW≤dl

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第8题

在DW检验中,当d统计量为4时,表明()。

A.存在完全的正自相关

B.存在完全的负自相关

C.不存在自相关

D.不能判断

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第9题

根据种子病害的传播方式和病原菌的特点。可用于玉米干腐病病害检验的方法是()。

A.萌芽检验

B.洗涤检验

C.分离培养检验

D.肉眼检验

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第10题

根据1899~1922年美国制造业部门的年度数据,多尔蒂(Dougherty)获得如下回归结果:a.回归(1)中有
根据1899~1922年美国制造业部门的年度数据,多尔蒂(Dougherty)获得如下回归结果:a.回归(1)中有

根据1899~1922年美国制造业部门的年度数据,多尔蒂(Dougherty)获得如下回归结果:

a.回归(1)中有没有多重共线性?你怎样知道?

b.在回归(1)中,1ogK的先验符号是什么?结果是否与预期相一致?为什么?

c.你怎样替回归的函数形式(1)做辩护?(提示:柯布-道格拉斯生产函数。)

d.解释回归(1)在此回归中趋势变量有什么作用?

e.回归(2)的道理何在?

f.如果原先的回归(1)有多重共线性,是否已被回归(2)减弱?你怎样知道?

g.如果回归(2)被看作回归(1)的一个受约束形式,作者施加的约束是什么呢?(提示:规模报酬)你怎样知道这个约束是否正确?你用哪-种检验?说明你的计算。

h.两个回归的R2值是可比的吗?为什么?如果它们现在的形式不可比,你会怎样使得它们可比?

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第11题

以下()方法可用于卸压效果检验。

A.高压注水

B.钻孔卸压钻屑法

C.爆破法

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