A.從模型中刪掉一個(gè)變量B.獲取額外的數(shù)據(jù)或新的樣本C.重新考慮模型D.參數(shù)的先驗(yàn)信息E.變量變換
A.在近似共線性的情形下,OLS估計(jì)量仍然是無偏的。B.近似共線性并未破壞OLS估計(jì)量的最小方差性。C.即使在總體回歸方程中變量X之間不是線性相關(guān)的,但在某個(gè)樣本中,X變量之間可能線性相關(guān),多重共線性是一個(gè)樣本(回歸)現(xiàn)象。
A.問題的性質(zhì)(異質(zhì)性截面數(shù)據(jù))B.殘差的圖形檢驗(yàn)C.帕克檢驗(yàn)(PARK TEST)D.格萊澤檢驗(yàn)(GLEJSER TEST)E.懷特的一般異方差檢驗(yàn)(WHITE GENERAL HETEROSCEDASTICITY TEST)F.異方差的其他檢驗(yàn)方法