【摘 要】
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为了研究出现谬误回归时回归方程中相关参数及统计量的极限分布与样本特征,文章在泛函中心极限定理的基础上,采用蒙特卡罗模拟方法对两个独立的随机游走序列进行了大样本模拟
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为了研究出现谬误回归时回归方程中相关参数及统计量的极限分布与样本特征,文章在泛函中心极限定理的基础上,采用蒙特卡罗模拟方法对两个独立的随机游走序列进行了大样本模拟。研究结果表明:当出现谬误回归时,R2、DW统计量、α、t(α)、β、t(β)的极限分布不再满足正态性,样本特征也呈现出不同的变化,R2的极限分布呈现低峰、薄尾、右偏的特征。随着样本容量得增加,DW统计量依概率收敛于0,α、t(α)、t(β)并不会收敛于某一个常数,也就是说他们都是发散的,而β却是收敛的,样本的扩展使得R2>0.5的频数不断的增加,所以增加样本容量不能有效解决或者弱化谬误回归现象。
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