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在异方差性情况下,常用的估计方法是( )
选项:
A:一阶差分法;
B:广义差分法;
C:工具变量法;
D:加权最小二乘法
情况下
分法
最小二乘法
发布时间:
2024-06-15 10:16:43
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1.
异方差情形下,常用的估计方法是( )选项: A:一阶差分法; B:广义差分法; C:工具变量法; D:加权最小二乘法
2.
序列相关情形下,常用的参数估计方法有( )A、一阶差分法B、广义差分法C、工具变量法D、加权最小二乘法E、普通最小二乘法
3.
下列哪些方法可克服异方差性()。 选项: A、差分法 B、加权最小二乘法 C、工具变量法 D、广义最小二乘法
4.
异方差的修正方法是 选项: A: 加权最小二乘法 B: 加权差分法 C: 广义差分法 D: 广义最小二乘法
5.
下列哪些方法可克服异方差性()。 选项: A、A差分法 B、B加权最小二乘法 C、C工具变量法 D、D广义最小二乘法
6.
下列哪些方法可克服异方差性?() 选项:A.差分法 B.加权最小二乘法 C.工具变量法 D.广义最小二乘法
7.
当异方差现象时存在时,对模型参数进行估计时,应选择的适当方法是( )选项: A:广义差分法; B:工具变量法; C:加权最小二乘法; D:普通最小二乘法
8.
若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用( )A、普通最小二乘法B、广义差分法C、加权最小二乘法D、工具变量法
9.
下列哪些方法可克服序列相关性()。 选项: A、差分法 B、加权最小二乘法 C、工具变量法 D、广义最小二乘法
10.
当模型存在序列相关现象时,适宜的参数估计方法是()选项: A:加权最小二乘法; B:间接最小二乘法; C:广义差分法; D:工具变量法
11.
当异方差现象存在时,对模型参数进行估计应选择的适当方法是( )。选项: A:广义最小二乘法; B:加权最小二乘法; C:普通最小二乘法; D:差分法
12.
当模型存在序列相关现象时,适宜的参数估计方法是选项: A:加权最小二乘法 ; B:间接最小二乘法 ; C:广义差分法 ; D:工具变量
13.
下列方法中,可克服多重共线性的是选项: A:差分法; B:加权最小二乘法; C:工具变量法; D:广义最小二乘法
14.
下列选项中,可克服序列相关的有选项: A:广义差分法 ; B:加权最小二乘法; C:工具变量法; D:广义最小二乘法
15.
下列方法可以解决异方差性问题的有( )。选项: A:普通最小二乘法; B:加权最小二乘法; C:广义差分法; D:广义最小二乘法; E:模型变换法
16.
下列方法可以解决异方差性问题的有( )。 选项:A、普通最小二乘法 B、加权最小二乘法 C、广义差分法 D、广义最小二乘法 E、模型变换法
17.
下列方法可以解决异方差性问题的有( ) A: 普通最小二乘法 B: 加权最小二乘法 C: 广义差分法 D: 广义最小二乘法 E: 模型变换法
18.
在修正异方差的方法中,不正确的是( )选项: A:加权最小二乘法; B:对原数据取自然对数; C:广义差分法; D:倒数变换
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