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問答題模型遺漏相關變量的后果是什么？

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1.問答題模型設定誤差有哪些類型？如何診斷？

參考答案：模型設定誤差主要有以下四種類型：
1. 漏掉一個相關變量；
2. 包含一個無關的...

2.問答題 判斷以下陳述的正誤，并給出理由。
（1）盡管存在多重共線性，OLS估計量仍然是具有BLUE性質的。
（2）在高度多重共線性的情形下，要評價一個或多個偏回歸系數(shù)的個別顯著性是不可能的。
（3）如果有某一輔助回歸顯示出高的R²值，則模型中肯定存在較嚴重的多重共線性問題。
（4）變量的兩兩高度相關并不表示高度的多重共線性。
（5）如果分析的目的僅僅是預測，則多重共線性是無害的。
（6）其它條件不變，VIF越高，相應的OLS估計量的方差越大。
（7）在多元回歸中，如果根據(jù)t檢驗，全部的偏回歸系數(shù)個別來說都是不顯著的，那么就不可能得到一個較高的R²。

參考答案：

3.問答題 考慮下面的數(shù)據(jù)集：

假設你想做Y對X2和X3的回歸，
如果不能，你能估計那些參數(shù)或參數(shù)的組合？

參考答案：可以估計出Y和X2、Y和X3、X2和X3系數(shù)的組合。

4.問答題 考慮下面的數(shù)據(jù)集：

假設你想做Y對X2和X3的回歸，
你能估計模型參數(shù)嗎？為什么？

參考答案：

5.問答題什么是方差膨脹因子（VIF），它有什么作用？

參考答案：