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[单选题]最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变的答案
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最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和()。
单选题
2022-01-07 18:10
A、方程的显著性检验
B、多重共线性检验
C、异方差性检验
D、预测检验
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正确答案
A
试题解析
标签:
单方程计量经济学模型理论与方法(上)
经济学
感兴趣题目
拟合优度检验是一种()检验。
关于拟合优度检验与方程显著性检验关系的讨论。
拟合优度检验与方程显著性检验的区别与联系。
拟合优度检验和方程显著性检验之间的联系为( )。
二项分布的拟合优度检验有什么实际意义?
用于说明回归方程中拟合优度的统计量主要是()
下列关于多元线性回归方程的拟合优度的说法,正确的是()
统计检验中的拟合优度检验,用判定系数的R2大小来检验。R2值越接近于0,越表明( )。
由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明( )。
由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明( )。
外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度,最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问,这是最小二乘法的优势理由吗?
拟合优度检验分为两种类型:一种是检验观测数与理论数之间的一致性;另一种通过检验观测数与理论数之间的一致性来判断事件之间的()。
相关题目
检验异方差的方法很多,常用的方法有帕克(Park)检验与戈里瑟(Gleiser)检验、戈德菲尔德一匡特(Goldfeld—Quandt)检验(G—Q检验)、怀特(White)检验、ARCH检验等。()
对回归方程进行的各种统计检验中,应用t统计量检验的是( )。
模型中,根据拟合优度R
2
与F统计量的关系可知,当R
2
=0时,有( )。
线性回归方程的t检验是对每个自变量与因变量的相关关系的显著性检验
在多元线性回归模型中,解释变量间呈现线性关系的现象称为()问题,给计量经济建模带来不利影响,因此需检验和处理它。
在多元回归模型的检验中,目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是( )
对于总体分布的假设检验,一般都使用拟合优度检验法,这种检验法要求总体分布的类型为()
后检验是指将市场风险计量方法或模型的估算结果与实际发生的损益进行比较,以检验计量方法或模型的准确性、可靠性,并据此对计量方法或模型进行调整和改进的一种方法。
对计量经济学模型作统计检验包括()检验、()检验、()检验。
在多元回归模型的检验中,目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是()
在建立多元线性回归方程以后,同样应进行相关性检验。即要检验全部自变量与因变量的关系是否呈线性,可通过求出()来进行检验。
拟合优度检验
常用的经济数学模型包括经济计量模型、经济递推优化模型、全国或地区投入产出模型、系统动力学模型和动态系统计量模型等。
与单方程计量经济模型相比,联立方程计量经济模型的特点是()。
最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和()。
拟合优度R2的值越大,说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。
拟合优度检验(goodness of fit test)
为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著,应该采用()。
与一元线性回归模型相比,多元线性回归模型还有一种显著性检验方法(),它是用来检验()的。
对拟合的直线回归方程进行显著性检验的必要性在于( )。
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