用简明的理由说明以下命题是正确的、错误的或者不确定的。[br][/br]如果一个回归模型误设(比如说，漏掉一个重要变量)，则[tex=2.071x1.0]gK8iXL/QdPRlpuLJxLDDvw==[/tex]残差必定表现出明显的样式。
对。除异方差性外，自相关和模型误设误差等也可能导致这种样式。
举一反三
- 用简明的理由说明以下命题是正确的、错误的或者不确定的。[br][/br]如果[tex=2.071x1.0]gK8iXL/QdPRlpuLJxLDDvw==[/tex]回归的残差表现出系统模式，这就说明数据中存在异方差性。
- 用简明的理由说明以下命题是正确的、错误的或者不确定的。[br][/br]在异方差性的情况下，常用的[tex=2.071x1.0]gK8iXL/QdPRlpuLJxLDDvw==[/tex]法必定高估了估计量的标准误。
- 用简明的理由说明以下命题是正确的、错误的或者不确定的。当身方差性出现时，[tex=2.071x1.0]gK8iXL/QdPRlpuLJxLDDvw==[/tex]估计量是有偏说的和非有效的。
- 如果回归模型遗漏一个重要变量，则OLS残差必定表现出明显的趋势，则该模型存在（__________）。
- 考虑模型:[tex=7.786x1.214]Fqbb+kYeBq2k+Yb96xK22M3TbNNcgtDMx/tGpqsUGbe0lyBt4/+7k3Lk3dgWLS/O[/tex] （1)[br][/br]为了找出此模型是否因为漏掉变量[tex=1.214x1.214]jmQSlIEXPwdaNuHVxT7/kA==[/tex]而成为-一个误设的模型，你决定用模型(1) 给出的残差仅仅对[tex=1.214x1.214]jmQSlIEXPwdaNuHVxT7/kA==[/tex]一个变量做回归(注: 在此回归中有一-截距项)。然而，拉格朗日乘数([tex=1.714x1.0]0oXpjS70IMGa6CfJdA53Yg==[/tex])检验要求你用方程(1)的残差兼对[tex=3.429x1.286]6a0gNEHbcJM1s9HwTSb3dKeqDm3RqYWZVUXyvm/z0O8=[/tex]及一常数项做回归。为什么你用的程序很可能是不适当的?
内容
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如果回归模型遗漏一个重要的变量，则OLS残差必定表现出异方差的特点。
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如果一个回归模型设定有误，则必定存在异方差，OLS残差表现出明显的模式。 A: 正确 B: 错误
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如果回归模型中缺失一个重要的变量，则OLS残差必定具有异方差性 A: 正确 B: 错误
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如果回归模型中缺失一个重要的变量，则OLS残差必定具有异方差性
- 4
中国大学MOOC: 如果一个回归模型设定有误，则必定存在异方差，OLS残差表现出明显的模式。