一般情况下,用线性回归模型进行预测时,单个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同。(X )(X )1、在研究经济变量之间的非确定性关系时,回归分析是惟一可用的分析方法。( X )2、对应于自变量的每一个观察值,利用样本回归函数可以求出因变量的真实值。( Y )3、OLS回归方法的基本准则是使残差平方和最小。( X )4、在存在异方差的情况下,OLS法总是高估了估计量的标准差。( Y)5、无论回归模型中包括多少个解释变量,总离差平方和的自由度总为(n-1)。( Y )6、线性回归分析中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的,而变量则不一定是线性的。(Y )7、当我们说估计的回归系数在统计上是显著的,意思是说它显著异于0。( X )8、总离差平方和(TSS)可分解为残差平方(ESS)和与回归平方和(RSS),其中残差平方(ESS)表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分。( X )9、所谓OLS估计量的无偏性,是指回归参数的估计值与真实值相等。(X )10、当模型中解释变量均为确定性变量时,则可以用DW统计量来检验模型的随机误差项所有形式的自相关性。(X )1、一般情况下,在用线性回归模型进行预测时,个值预测与均值预测结果相等,且它们的置信区间也相同。(Y )2、对于模型Yi=β+β1X1i+β2X2i+……+βkXki+μi,i=1,2, ……,n;如果X2=X5 +X6, 则模型必然存在解释变量的多重共线性问题。( X )3、OLS回归方法的基本准则是使残差项之和最小。( Y )4、在随机误差项存在正自相关的情况下,OLS法总是低估了估计量的标准差。(Y )5、无论回归模型中包括多少个解释变量,总离差平方和的自由度总为(n-1)。( Y )6、一元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。( X )7、如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的序列相关。( Y )8、在近似多重共线性下,只要模型满足OLS的基本假定,则回归系数的最小二乘估计量仍然是一BLUE估计量。( X)9、所谓参数估计量的线性性,是指参数估计量是解释变量的线性组合。( Y )10、拟合优度的测量指标是可决系数R2或调整过的可决系数,R2越大,说明回归方程对样本的拟合程度越高。(Y )1、最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小。(X )2、一般情况下,用线性回归模型进行预测时,个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同。( X )3、如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的序列相关。( Y )4、若回归模型存在异方差问题,应使用加权最小二乘法进行修正。5、多元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。( )