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更多“贝叶斯估计是把待估计的参数看作具有某种分布形式的随机变量，通…”相关的问题
A.为了便于确定模型的解释变量
B.为了使估计的参数具有良好的统计性质
C.为了便于确定所估计参数的均值
D.为了便于得出模型参数的估计值
(i)令yt代表真实个人可支配收入。用直至1989年的数据估计如下模型：
并用通常的格式报告结果。
(ii)用第(i)部分估计的方程预测1990年的y。预测误差是多少？
(iii)用第(i)部分估计的参数，计算20世纪90年代提前一期预测值的MAE。
(iv)把yt-1从方程中去掉后，计算相同时期内的MAE。在模型中包含yt-1更好些吗？
利用PHILLIPS.RAW中的数据。
(i)用直至1997年的数据估计教材(18.48)和(18.49)中的模型。参数估计值与教材(18.48)和教材(18.49)中的结果相比有很大不同吗？
(ii)用新方程预测unem1998，小数点后保留两位数。哪个方程预测得更好？
(ii)我们在正文中讨论过，用教材(18.49)预测unem1998为4.90.把它与利用直至1997年的数据得到的预测相比较。多用一年数据求得的参数估计值能给出更好的预测吗？
(iv)用教材(18.48)中估计的模型求出unem的提前两期预测值。即利用α=1.572，p=0.732，h=2时的教材方程(18.55)预测unem与把unem1997=4.9代入教材(18.48)所得到的提前一期预测值相比，哪一个更好？
A.LMMSE是观测量的线性函数
B.LMMSE在线性估计器中均方误差最小
C.设计线性最小均方估计器只需知道观测量和待估计量的一、二阶统计特性
D.当观测与待估计量服从联合高斯分布时，LMMSE也是最小均方估计
A.最大似然估计是使似然函数最大的那个参数作为估计
B.条件中位数估计为先验概率密度的中位数作为估计
C.最小均方估计等于被估计量的条件均值
D.观测数据的获得可以减少待估计参数的不确定性
