作业帮如果回归模型中的随机误差存在异方差,则参数的普通最小二乘估计量是
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/06 22:46:33
化成y-A=a(x-B)^2,t=(x-B)^2
logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型.比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和
这个问题之前也困扰着我,查了相关的数据,下面是我自己整理的一些,供你参考.从怀特检验看OBS的p值很小,说明存在异方差,修正的方法有好几种,我介绍两种吧,第一种是在回归前先将变量进行对数处理,能够很好
你说的共线性是高度共线还是有点高度共线只能用岭回归啊,主成分回归啊sem啊.很多方法解决啊再问：VIF=16再答：高度共线性了，改方法吧，不能直接回归再问：ֻ��һ���ع�ϵ��ĸ߶ȹ�������
P值是拒绝原假设的值回归系数b是通过样本及回归模型通过SPSS计算得出的,是反映当自变量x的变动引起因变量y变动的量回归系数b的检验是t检验当P
D(ut)=E[ut-E(ut)]^2=常数.称误差项ui具有同方差性,就是模型具有同方差.当其不为常数时,即存在异方差,一般用white检验,序列取对数可以消除异方差.
非线性回归预测法/非线性回归分析（NonlinearRegressionAnalysis）非线性回归分析是线性回归分析的扩展,也是传统计量经济学的结构模型法分析.在社会现实经济生活中,很多现象之间的关
你说的是将一些变量设置成随机变量的意思吧这样就可以在不限定这些变量的情况下推广得到的结果,比如你将性别变量设置为随机变量,那你得到的结论就不受性别的影响再问：能用比较书面的词汇表达吗?再答：书面的意思
好,一楼的解释不同意,因为一楼给出的例子是错的.计量经济学解决异常值问题并不是通过随机扰动项,而是通过扩大样本这种较为直接的方法,即虽然有一两家单月支出较大,但是被茫茫的支出数额较平均的家庭大军所淹没
用eviews计算,看各参数的T检验及F检验是否通过,如果F检验通过,但是有两个以上T检验不通过,就有很大的可能是多重共线性了.还有就是看模型中所用的变量之间会不会明显相关,就像,货币供应量和工资之类
在workfile里点击右键选newobject出来对话框选series然后命名y输入数据即可输入数据时用右键点击单元格选edit就能输入了
你的是什么数据,截面数据还是时序数据,预测后面几个?预测之前要先扩大样本量.假如你总共有70个数据,都是截面数据,要预测后面三期即在命令窗口中输入expand173回车你应该是用最小二乘法估计的吧,假
1、有的假定不直接涉及总体分布形式,如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素的线性函数称为线性回归模型文献来源2、有的假定不直接涉及总体分布形式如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素
你说的很对,这是根本区别!
应该是对的,我虽然没有看到上下文.残差是指观测值与预测值（拟合值）之间的差,即是实际观察值与回归估计值的差.在回归分析中,测定值与按回归方程预测的值之差,以δ表示.残差为0平方为1,样本应该是服从标准
用极大似然估计方法求解似然函数的,如果详细讲下来估计要2天.实际用的时候都是统计软件算的呀.
当然是选D当然有偏但最小二乘量是最小的
⑴在所有解释变量与随机误差项都不相关的条件下,如果采用普通最小二乘法估计,关于参数估计量的正规方程组为：⑵如果采用分部回归方法分别估计每个参数,例如估计,建立一元模型,其正规方程组为：,与上述⑴中第3