ZKX's LAB

若单方程线性回归模型违背了同方差性假定,则回归系数的最小二乘估计量是( )A.无偏 回归系数的估计量

2020-10-01知识15

回归估计的标准误差怎么计算 用k个自变量建立线性方程,预测因变量的值,则自由度 公式: 其中SSE是估计值与实际值的离差平方和。估计标准误差(Se)是说明实际值与其估计值之间相对偏离程度的指标,。

若单方程线性回归模型违背了同方差性假定,则回归系数的最小二乘估计量是( )A.无偏 回归系数的估计量

什么情况下回归系数ols估计量显著性检验的t统计量无效 残差不服从正态分布的时候,不满足正态假设,所以统计量不服从t分布,所以t统计量无效

若单方程线性回归模型违背了同方差性假定,则回归系数的最小二乘估计量是( )A.无偏 回归系数的估计量

一元线性回归中回归系数的估计量为什么是有效的方差最小 不需要这样去思考。你如果在矩阵代数的框架下去证明,就会很简单。因为在矩阵语言中,不用区分常数项和斜率项。

若单方程线性回归模型违背了同方差性假定,则回归系数的最小二乘估计量是( )A.无偏 回归系数的估计量

#总体方差#一元线性回归预测法#线性回归方程#线性回归#多元线性回归模型

随机阅读

qrcode
访问手机版