A.错误设定模型的OLS估计量仍然是无偏的B.误差方差的估计值是正确的C.置信区间和假设检验仍然是有效的D.但过度拟合模型中的估计量不是有效的。通常,它们的方差比真实模型中估计量的方差大。简言之,OLS估计量是线性无偏估计量,但不是最优线性无偏估计量
多项选择题得到的估计量具有的性质为()
A.线性性B.无偏性C.有效性D.一致性
多项选择题无截距模型与一般的模型不同在于()
A.无截距模型使用了原始的平方和及交叉乘积,而有截距使用了均值调整后的平方和及交叉乘积B.在样本方差时的自由度为N-1,而非N-2(只有一个未知参数)C.无截距模型一般不计算R2D.有截距模型的残差平方和,总为0,但无截距模型不一定为0
多项选择题好的模型具有哪些性质?()
A.简约性B.可识别性C.拟合优度D.理论一致性预测能力
多项选择题多重共线性补救措施有()
A.从模型中删掉一个变量B.获取额外的数据或新的样本C.重新考虑模型D.参数的先验信息E.变量变换
多项选择题多重共线性理论后果包含()
A.在近似共线性的情形下,OLS估计量仍然是无偏的。B.近似共线性并未破坏OLS估计量的最小方差性。C.即使在总体回归方程中变量X之间不是线性相关的,但在某个样本中,X变量之间可能线性相关,多重共线性是一个样本(回归)现象。