用最小二乘法拟合税收直线趋势延伸预测模型,如果用代码而不是用实际的时期作自变量.可使随后的计算更方便。有很多方便的代码系统都是符合要求的,不过对大多数应用情况来说,为了获得最大的效率,最好选用的时期代码能使所有代码之和为()
回归分析中通常采用最小二乘法,主要原因是()
计量经济模型普通最小二乘法的基本假定有()、()、()、解释变量与随机误差项相互独立(或者解释变量为非随机变量)。
回归分析中通常采用最小二乘法,主要原因包括()。 I 从理论上讲,最小二乘法可获得最佳估计值 Ⅱ由于尽量避免出现更大的偏差,该方法通常效果比较理想 III 计算平方偏差和要比计算绝对偏差和难度大 IV 最小二乘法提供更有效的检验方法
在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致()。 Ⅰ 参数估计量非有效 Ⅱ 变量的显著性检验无意义 Ⅲ 模型的预测失效 Ⅳ 参数估计量有偏
采用最小二乘法进行多项式拟合时应注意哪些问题?
最小二乘法的原理是,当所有的测量数据的()最小时,所拟合的直线最优。
简述间接最小二乘法的假设条件及操作步骤。
应用最小二乘法从一组测量值中确定最可信赖值的前提条件不包括( )。
最小二乘法基本原则是对于确定的方程,使观察值对估算值偏差的()最小。