为了评价回归方程的效果，一般应计算的统计指标是（）
- A
数学期望
- B
方差
- C
相关系数
- D
回归方程的标准误差
- E
回归参数的标准误差
为了评价回归方程的效果，一般应计算的统计指标是（）
- A
数学期望
- B
方差
- C
相关系数
- D
回归方程的标准误差
- E
回归参数的标准误差
导致多共线性出现的原因主要有（）
- A
模型中的一些自变量是时间的函数
- B
自变量选取过多
- C
自变量是事先给定的
- D
自变量之间存在因果关系
- E
某个自变量的当前值和滞后值同时作为自变量
下面关于回归模型中异方差性的陈述正确的是（）
- A
不符合回归模型假定前提
- B
误差的方差不会因自变量变化而变化
- C
可以使用画图法来检验
- D
误差方差为变量
- E
可以用DW统计值检验
回归模型中，随机误差应该满足的假设条件是（）
- A
误差的数学期望为0
- B
误差的方差为0
- C
误差的数学期望为常量
- D
误差的方差为常量
- E
各误差项之间相关关系为正值
常用的指数平滑模型包括（）
- A
简单指数平滑模型
- B
二次指数平滑模型
- C
三次指数平滑模型
- D
四次指数平滑模型
- E
五次指数平滑模型
