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用最小二乘法对分布滞后模型进行参数估计时存在什么困难?
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用最小二乘法对分布滞后模型进行参数估计时存在什么困难?
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回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性,如果使用普通最小二乘法估计其中的参数,那么参数估计量的方差会( )。
存在异方差时,普通最小二乘法通常会高估参数估计量的方差。
广义最小二乘法可同时克服异方差性、序列相关性对参数估计的影响。
使用最小二乘法获得的参数估计使得所有残差的平方和最小,因此是无偏有效估计。
根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是( )。
最小二乘法状态估计静态估计算法 ( )
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
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
利用最小二乘法求解回归模型参数的基本要求是()。
对于多元线性回归模型中的参数,可以用普通最小二乘法、最大似然估计法和矩估计法进行估计,下列说法正确的是( )。
试比较说明模型存在异方差时,普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。
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( )。
采用加权最小二乘法进行状态估计的解法有()。
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()。<br/>Ⅰ参数估计量非有效<br/>Ⅱ变量的显著性检验无意义<br/>Ⅲ模型的预测失效<br/>Ⅳ参数估计量有偏
最小二乘法
用最小二乘法估计出回归方程的回归系数为( )。
最小二乘法又称()。
最小二乘法用于( )。
广义最小二乘法
中国大学MOOC: 在一元线性回归分析中,用于回归参数估计的常用方法是最小二乘法,其基本要求是:
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