老師，這里的F檢驗(yàn)檢驗(yàn)的是什么？為什么能檢驗(yàn)？
精 老師，這里說的“當(dāng)前Y的估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤就是Y的標(biāo)準(zhǔn)差“一處的標(biāo)準(zhǔn)誤和標(biāo)準(zhǔn)差兩個(gè)名詞有何區(qū)別？為何特別起名標(biāo)準(zhǔn)誤？謝謝！
標(biāo)準(zhǔn)誤的公式是標(biāo)準(zhǔn)差除以根號(hào)n。那么MSE變大，意味著模型擬合度不好，為什么會(huì)影響標(biāo)準(zhǔn)誤呢？標(biāo)準(zhǔn)誤公式的分子分母都沒有影響呀
一般多元回歸比如trend model用DW檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否存在自相關(guān)問題，如果存在則使用AR模型，但是這不就意味著AR模型的數(shù)據(jù)本身就存在自相關(guān)問題嗎？為什么還要再檢測(cè)相關(guān)系數(shù)是否等于0呢？
老師說，正常情況下方差變大，MSE變大，Sb cap也變大。但是異方差不是這樣，sb cap會(huì)偏小（相應(yīng)的MSE是不是也偏??？），單個(gè)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)是這樣。那么為什么說到F 檢驗(yàn)，就直接說MSE變大了呢？是因?yàn)楫惙讲顚?duì)F test的影響不一樣？
1）多重共線性出現(xiàn)，Sbj cap和MSE都是被高估的是嗎？2）如果MSE被高估，為什么F test是顯著的？
隨機(jī)遊走不是b1=1嗎? 為什麼這裡說b1=0?
1. 老師說的multicollinearity, homoskedasticity, serial correlation 影響 estimator 指的是 estimator 是否unbias 吧？2. 如果我理解正確，那么，multicollinearity 沒有影響consistency, 卻導(dǎo)致 biased estimator, 是不是說，如果population中的X2的系數(shù)為5，如果biased，X2的系數(shù)在sample中估計(jì)出來的不等于5，比如說3，而且sample size越大，X2的estimator越接近于3？3. 如果1和2理解都正確，依靠增加sample size解決multicollinearity也沒意義了吧，算出來都是接近錯(cuò)誤的值。
Hansen考試也是要掌握的嗎，基礎(chǔ)班哪里有講呢，能解釋一下么？還有Hansen和serial correlation and heteroskedasticity adjusted standard errors, Newey-West standard errors, robust standard errors都認(rèn)為是同一個(gè)方法嗎？
第五題是否可以簡(jiǎn)單地理解成：存在季節(jié)性需要所有t檢驗(yàn)不顯著且F檢驗(yàn)顯著；本題中所有t檢驗(yàn)不顯著但F檢驗(yàn)也不顯著，不符合季節(jié)性的t和F的顯著性要求，所以選B？
老師好，請(qǐng)問cov(x,y)/(σx^2) 是斜率公式嗎？不是相關(guān)系數(shù)嗎？
請(qǐng)問AIC和BIC 均是 數(shù)值越小，解釋力度越好。那以BIC 為例，如果數(shù)值和-1和1，是不是 -1的解釋力度 比 1好，對(duì)吧
關(guān)鍵值t為+-2.08怎么求出來的？計(jì)算式的分子和分母分別是啥？
老師好，斜率的標(biāo)準(zhǔn)差（sbj）指的是什么？是不是指通過截距和許多個(gè)實(shí)際值的函數(shù)的許多個(gè)斜率的標(biāo)準(zhǔn)差？如何計(jì)算？謝謝
Q1 b0 b1檢驗(yàn)沒理解。t>0.05 拒絕，看t值0.935和292.958的話 b0和b1都顯著不為0，signifiance of t 也就是p--value<0.05 拒絕，0.176不能拒絕，b0不顯著，b0=0 這矛盾了呀
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