知识问答
最佳答案：三个模型都要求因变量是0,1变量,LPM线性相关模型y=a0+a1x1+…+anxn+u,容易出现y的取值大于1或是小于0的情况,所以引入Probit模型 Lo
最佳答案：想要计量经济学大作业的话,直接发邮件给我就行了；你们什么都不提供,我都不知道怎么帮忙················
最佳答案：修正决定系数R2,就是R2中考虑了自由度损失,取值范围0~1,一般是用来判断模型中自变量对因变量解释能力的一种指标.修正决定系数R2越大,表明模型拟合越好,当然
最佳答案：C的T值,24.4070/6.9973=3.49x2和x3的t值算法相同,我就不在这儿算了T值=系数/StdR-squared 首先残差的2次方和RSS=342
最佳答案：ui和uj是否相关并不影响参数估计的无偏性.即使存在序列相关,参数估计仍是无偏的,只不过显著性会有所下降.在实际应用中,如果结果是显著的,完全可以不考虑序列是否
最佳答案：小写的y是离差没错啊..书上写的也是离差..E[Σ(beta-beta_hat)^2 x^2],x^2作为常数项不用考虑,剩下beta的二阶中心矩,也就是E[(
最佳答案：回归模型中的截距项总是存在的,因为总有没有考虑到的解释变量.如果有M个定性因素,一般就设M个虚拟变量.但是注意当这个M个虚拟变量中“完全列出”情况时,就要减掉这
最佳答案：交叉项反应了两个变量共同对被解释变量是否有显著影响,在设定的时候应尽量避免多重共线性的问题,如果明知有多重共线性还要强行设定交叉项就可能不能估计,就没有意义了
最佳答案：如果多重共线性不严重,就不要试图消除,因为共线性是普遍存在的.还有一种方法是利用多个变量组合成一个变量来消除多重共线性.如果说上述方程在做差分后没有截距项了,可
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