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多元线性回归参数的最小二乘估计与极大似然估计在随机误差项服从零均值、同方差的正态分布的情况下等价。( )
选项:
A:对
B:错
发布时间:
2024-05-18 09:43:44
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1.
多元线性回归参数的最小二乘估计与极大似然估计在随机误差项服从零均值、同方差的正态分布的情况下等价选项: A:正确; B:错误
2.
多元线性回归参数的最小二乘估计与极大似然估计在随机误差项服从零均值、同方差的正态分布的情况下等价 选项: A、正确 B、错误
3.
估计多元线性回归参数的方法有()选项: A:普通最小二乘估计OLS; B:最大似然估计; C:矩估计GMM; D:最大方差法
4.
估计多元线性回归参数的方法有()选项: A:普通最小二乘估计OLS; B:最大似然估计; C:矩估计GMM; D:最大方差法
5.
对于线性回归模型的参数估计常用的方法是( )选项: A:矩估计; B:最小二乘估计; C:极大似然估计; D:贝叶斯估计
6.
线性回归模型的所有参数的最小二乘估计量和极大似然估计量都相同A.正确B.错误
7.
关于多元线性回归模型的参数估计量,下列说法正确的是选项: A:普通最小二乘估计量是无偏估计 B:是关于被解释变量的线性函数 C:普通最小二乘估计是参数的有偏估计 D:方差与随机项的方差有关
8.
关于多元线性回归模型的参数估计量,下列说法正确的是A.普通最小二乘估计量是无偏估计B.是关于被解释变量的线性函数C.普通最小二乘估计是参数的有偏估计D.方差与随机项的方差有关
9.
常用的参数估计方法有( )。选项: A:点估计 B:矩估计 C:极大似然估计 D:最小二乘估计
10.
常用的参数估计方法有( )。 选项: A:点估计 B:矩估计 C:极大似然估计 D:最小二乘估计
11.
经典线性回归模型中,参数的极大似然估计是BLUE。
12.
一元线性回归模型的估计方法是( )。A.矩法估计B.极大似然估计法C.最大似然估计法D.最小二乘法
13.
二项logistics回归模型的参数估计常采用最小二乘估计。( )选项: A:对 B:错
14.
一元线性回归最常见的估计方法有三种( )选项: A:相关系数法; B:最小二乘估计法; C:极大似然法; D:回归分析法; E:矩法
15.
一元线性回归最常见的估计方法有三种( )选项: A:相关系数法; B:最小二乘估计法; C:极大似然法; D:回归分析法; E:矩法
16.
在模型的随机误差项存在异方差的情况下,普通最小二乘估计量仍是无偏估计量的原因是选项: A:零均值假定不成立 B:序列非自相关假定成立 C:无多重共线性假定成立 D:解释变量与随机误差项不相关假定成立
17.
经典线性回归模型中,参数的极大似然估计是BLUE。A.正确B.错误
18.
传统的计量经济学估计方法,例如普通最小二乘法、工具变量法和极大似然法等都存在自身的局限性。即其参数估计量必须满足某些假设,比如模型的随机误差项服从正态分布或某一已知分布时,才是可靠的估计量,而GMM 不需要知道随机误差项的准确分布信息,允许随机误差项存在异方差和序列相关,因而所得到的参数估计量比其他参数估计方法更有效。
19.
多元线性回归模型满足基本假设的情况时,其参数的普通最小二乘估计是( )。 选项: A:非线性有偏估计 B:非线性无偏估计 C:线性有偏估计 D:线性无偏估计
20.
线性概率模型参数估计的随机误差项不服从正态分布
21.
最小二乘估计能性能不如贝叶斯估计和最大似然估计方法。( )选项: A:对 B:错
22.
关于参数的极大似然估计量的优良性描述正确的是( )。选项: A:参数的极大似然估计未必具有无偏性 B:参数的极大似然估计一定具有相合性 C:参数的极大似然估计未必存在 D:参数的极大似然估计一定可以通过求解对数似然方程组得到
23.
最小二乘估计能性能不如贝叶斯估计和最大似然估计方法。( ) 选项: A:对 B:错
24.
模型结构参数的普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性、有效性,随机干扰项方差的普通最小二乘估计量也是无偏的。选项: A:对 B:错
25.
多元线性回归模型的 基本假设 有( )A.随机误差项 零均值B.随机误差项 同方差和无自相关C.随机 误差 项 服从正态分布D.自变量不相关
26.
模型结构参数的普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性、有效性,随机干扰项方差的普通最小二乘估计量也是无偏的。A.错B.对
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