检验线性回归模型结构是否稳定,一般使用( )
A: t检验
B: 邹检验
C: F检验
D: 残差序列图检验
A: t检验
B: 邹检验
C: F检验
D: 残差序列图检验
B
举一反三
- 检验线性回归模型结构是否稳定,一般使用
- 在估计一个时间序列模型后，我们需要对拟合模型的残差进行何种操作以检验残差是否是白噪声序列 A: 邹检验 B: Ljung-Box序列相关检验 C: Dickey-Fuller检验 D: 扩展的Dickey-Fuller检验
- 在简单线性回归模型中( )。 A: 同样要做F检验 B: 不需做F检验 C: F检验与t检验结果不同 D: 不确定是否要做F检验
- 得到ARMA模型的估计参数后，应对估计结果进行诊断与检验，其中参数估计的显著性检验通过（）完成，而模型的优劣以及残差序列的判断是用（）完成。 A: F检验；Q检验 B: t检验；F检验 C: F检验；t检验 D: t检验；Q检验
- 在估计一个平稳时间序列模型后，我们需要对拟合模型的残差进行何种操作以检验残差是否是白噪声过程 A: 扩展的Dickey-Fuller检验 B: Ljung-Box序列相关检验 C: Dickey-Fuller检验 D: 邹检验
内容
- 0
在线性回归模型中，对于某一具体解释变量的显著性检验主要使用（ ） A: F检验 B: t检验 C: r检验 D: Breusch-Pagan检验
- 1
对于多元线性回归模型,F检验与t检验等价
- 2
一元线性回归模型中t检验和F检验不相同。
- 3
多元线性回归模型利用（ ）来检验变量的显著性。 A: t检验 B: F检验 C: 正态检验
- 4
检验回归参数是否显著地大于某一特定的非零值，可以采用的检验方法是： A: t检验 B: F检验 C: 可以用t检验，也可以用F检验 D: 邹检验 E: 德宾-沃森d检验 F: White检验