用滞后被解释变量作解释变量，若要检验序列相关，DW检验不再适用。()

DW检验的假设条件有（　　）。I回归模型不含有滞后自变量引作为解释变量Ⅱ随机扰动项满足μi=ρμi-1+υiⅢ回归模型含有不为零的截距项IV回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 用于检验解释变量x和被解释变量y之间的线性关系是否显著的检验方法是（） DW检验的假设条件有（）。<br/>I回归模型不含有滞后自变量引作为解释变量<br/>Ⅱ随机扰动项满足μi=ρμi-1+υi<br/>Ⅲ回归模型含有不为零的截距项<br/>IV回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 中国大学MOOC: 滞后被解释变量作为解释变量，下列说法错误的是 用于检验解释变量x和被解释变量y之间的线性关系是否显著的是 D.W.检验法可以对随机误差项存在一阶自相关性进行检验，也可以对存在滞后被解释变量的模型进行检验。（ ） 下列哪个序列相关可用DW检验（vt为具有零均值，常数方差且不存在序列相关的随机变量） 多元线性回归模型中,F检验又称的显著性检验，是用来检验被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立 DＷ检验假设条件为解释变量Ｘ为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式并且回归模型中含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型不含有不为零的截距项（） DＷ检验假设条件为解释变量Ｘ为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型含有不为零的截距项（） 下列哪个序列相关可用DW检验 在估计出多元回归模型后，通常用F检验来说明被解释变量与每个解释变量间线性关系的显著性。 当模型存在自相关性,仍然可以用t检验来判断解释变量影响的显著性 回归分析中解释变量为非随机变量,被解释变量为() 回归模型进行自相关检验，直接用DW检验，那么DW的值接近于几，检验是否有效：（）-[DW=0时，残差序列存在完全正自相关，DW=（0，2）时，残差序列存在正自相关，DW=2时，残差序列无自相关，DW=（2，4）时，残差序列存在负自相关，DW=4时，残差序列存在完全负自相关。] 多重共线性的含义是指: 解释变量与随机误差项相关|解释变量与随机误差项高度相关|解释变量之间低度相关|解释变量之间高度相关 中国大学MOOC: 虚拟变量仅可作为解释变量，不能作为被解释变量。 线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（ ） 线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果（） 多元线性回归模型中，如果方程的总体线性关系是显著的，并不能说明每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的，必须对每个解释变量进行显著性检验。（ ）