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A: B: C: D: 答案:A:最小化预测误差的平方和 B:最小化残差之差的绝对值 C:最小化真实值和拟合值之间的距离 D:使误差平方和为零 答案: 最小化预测误差的平方和B:yi = β0+β1x1i+β2lnx2i+εi C:lnyi = β0+β1lnx1i+β2lnx2i+εi D:yi = β0+β1x1i+β2x2i+β3x1i2+εi E:A:一阶差分法 B:工具变量法 C:加权最小二乘法 D: 广义差分法 答案: 加权最小二乘法回归模型中的单个系数的显著性检验的t统计量可以通过用回归系数除以1.96来计算。 由OLS估计得出的样本回归线 yi = β1x1i+β2x2i+εi在异方差的情况下,参数估计值的方差不能正确估计的原因是( )
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