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在模型中引入一个无关的解释变量
求解计量经济学:为什么
模型中引入一个无关的解释变量
会导致最小二乘估 ...
答:
因为
无关的变量
肯定是远离
模型
拟合曲线的,最小二通过平均后拟合结果当然会精度下降
回归
模型中
加入
无关变量
是否会导致严重估计偏差,为什么
答:
是。在回归分析中,当自变量之间出现多重共线性现象时,常会严重影响到参数估计,扩大
模型
误差,并破坏模型的稳健性,因此自变量之间出现多重共线性现象在回归模型中会导致严重估计偏差。回归模型是对统计关系进行定量描述的一种数学模型。
在模型
设定时,如果遗漏了相关
变量
,OLS会出现什么后果?而如果包含了
无关
...
答:
6、随机误差项服从正态分布。如果该变量与剩余的变量相关,小样本下,系数OLS估计量是有偏的,大样本也是非一致性的,主要是因为被剔除
的解释变量
包含在随机误差项里,这时解释变量与随机误差项相关,产生内生性问题;如果变量与剩余的变量
无关
,斜率项系数满足无偏性和一致性,但截距项系数却是有偏的。
一元线性回归
模型中解释变量
可以是虚拟变量吗?
答:
可以是虚拟
变量
。我们可以
引入
虚拟变量,作为回归的虚拟变量,虚拟变量也可用于
解释
数据中的异常值。虚拟变量不会忽略异常值,而是消除其影响。虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量,用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的自变量,通常取值为0或1。
在应用过程中发现,若对回归
模型
增加
一个解释变量
,R一般会()
答:
【答案】:B 当利用R来度量不同多元线性回归
模型
的拟合优度时,存在一个严重的缺点,R的值随着
解释变量
的增多而增大,即便
引入一个无关
紧要的解释变量,也会使得R变大。
在应用过程中发现,若对回归
模型
增加
一个解释变量
,R2一般会( )。_百度...
答:
【答案】:B
关于多元线性回归
模型的
说法,正确的是( )。
答:
【答案】:A R2表示总离差平方和中线性回归解释的部分所占的比例,其取值范围为:0≤R2≤1,R2越接近于1,线性回归
模型
的解释力越强。当利用R2来度量不同多元线性回归模型的拟合优度时,存在一个严重的缺点,R2的值随着解释变量的增多而增大,即便
引入一个无关
紧要
的解释变量
,也会使得R2变大。为了...
在应用过程中发现,若对回归
模型
增加
一个解释变量
,R2一般会( )。_百度...
答:
【答案】:B 当增加自
变量
时,会使预测误差变得比较小,从而残差平方和变小,因此R2会增大。
计量经济
模型的
建立
答:
如果必须
引入
个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量,则采用虚变量的样本观测值的选取方法。第三,选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系,使得每
一个解释变量
都是独立的。这是计量经济学
模型
技术所要求的。当然,在开始时要做到这一点是困难的,如果在所有入选变量中出现相关的变量,可以在建模过程中检验并予以...
什么叫“
解释变量
”和“被解释变量”?
答:
解释变量
亦称“说明变量”、“可控制变量”,是经济计量
模型中的
自变量。解释变量,按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响,并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如,对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型,价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此,价格变量是该...
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解释变量和被解释变量
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