答:怀特磨练是磨练回归模型是否具有异方差性

 公司相册     |      2020-09-16 10:49

5序列相关性[湖南大学2011研]

一、名词解释

确与解释变量的某种组合有显著的相关性这时往往显示出有较大的可决系数R2而且某一参数的t磨练值较大。固然在多元回归中由于辅助回归方程中可能有太多解释变量从而使自由度淘汰有时可去掉交织项。

8怀特磨练[湖南大学2018研]

7系数显著性磨练[湘潭大学2016研]

答:面板数据也称为平行数据、时空数据等是指在时间序列上取多个截面在这些截面上同时选取样本观察值所组成的样本数据反映了空间和时间两个维度的履历信息。面板数据同时拥有时间序列和截面两个维度当这类数据按两个维度排列时排在一个平面上与只有一个维度的数据排在一条线上有着显着的差别整个表格像是一个面板因此称之为面板数据。面板数据能够克服时间序列数据通常较为严重的多重共线性问题同时相较于纯粹的截面数据与时间序列数据能够提供更多的数据信息因此经常接纳面板数据建设模型。

答:多重共线性是在多元回归中可能存在的现象如果在模型中某两个或多个解释变量之间泛起了相关性则称为存在多重共线性多重共线性分为完全共线与近似共线两类。当某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表现称解释变量之间存在完全共线性此时模型参数无法举行预计。完全共线性的情况并不多见一般泛起的是在一定水平上的共线性即近似共线性。近似共线性可能使预计值的正负符号与客观实际纷歧致且参数预计值的尺度误差变得很大从而t值变得很小参数的显著性下降回归方程不稳定等但模型参数的预计仍是无偏、一致且有效的。

答:p值是一种概率一般地用X表现磨练的统计量当原假设为真时可由样本数据盘算出该统计量的值C凭据磨练统计量X的详细漫衍可求p值。

当泛起序列相关性后会发生一些不良结果参数的预计量非有效。在序列相关存在的情况下OLS预计量仍具无偏性与一致性但通常变量的显著性磨练失去意义参数预计量非有效模型的预测功效也将会失效。