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[单选题]

回归分析中,R平方值代表()。

A.数据相关性

B.数据正态性

C.试验数据响应的标准差

D.能被因子解释的在Y上的变差变化的比列

答案
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更多“回归分析中,R平方值代表()。”相关的问题

第1题

参见第13章中的表13-1。在那里,我们利用FERTILl.RAW中的数据,估计了妇女已生育子女数kids的一个
线性模型。

(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。

(ii)保持其他因素不变,黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少?

(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗?

(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。

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第2题

利用MEAP00 O1中的数据回答本题。(i)使用OLS估计模型并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性
利用MEAP00 O1中的数据回答本题。(i)使用OLS估计模型并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性

利用MEAP00 O1中的数据回答本题。

(i)使用OLS估计模型

并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性水平上,每个解释变量都是统计显著的吗?

(ii)求出第(i) 部分中回归的拟合值。拟合值的取值范围是多少?它与math4的实际数据取值范围相比如何?

(iii)求出第(i)部分中回归的残差。哪类学校具有最大的(正)残差?对这个残差给予解释。

(iv)在方程中增加所有解释变量的平方项,检验它们的联合显著性。你会把它们放到模型中吗?

(v)回到第(i)部分中的模型,将因变量和每个解释变量都除以各自的样本标准差,并重新进行回归。(除非你还将每个变量分别减去了各自的均值,否则还应该包括一个截距项。)以标准差为单位,哪个解释变量对数学考试通过率具有最大的影响?

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第3题

在直线回归分析和直线相关分析中,下列表述错误的是()

A.对同一组数据来说,回归系数和相关系数的假设检验是不等价的

B.直线回归分析的两相关变量可区分为自变量和依变量

C.两相关变量间的决定系数等于其相关系数的平方

D.相关系数可用回归系数表示,反之则不然

E.相关变量x与y的直线回归分析中,回归系数显著表明x与y一定呈直线关系

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第4题

在4.5节,我们使用了一个检验住房价格定价理性的例子。在那里,我们使用了price和as-sess的一个对
数一对数模型[参见方程(4.47)].这里,我们采用一个水平值一水平值的表述。

(i)对于如下简单回归模型:

(ii)现在检验模型。利用同样88个住房数据估计这个模型的R²是0.829。

(iv)如果price的方差随着assess,sqrft,lotsize或bdrms而变化,你对第(iii)部分的F检验有什么看法?

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第5题

利用CHARITY.RAW中的数据[得自于Franses and Paap(2001)] 回答如下问题:(Ⅰ)在这个4268人的样本
利用CHARITY.RAW中的数据[得自于Franses and Paap(2001)] 回答如下问题:(Ⅰ)在这个4268人的样本

利用CHARITY.RAW中的数据[得自于Franses and Paap(2001)] 回答如下问题:

(Ⅰ)在这个4268人的样本中,平均捐款数量是多少(以荷兰盾为单位)?没有捐款的人数百分比是多少?

(Ⅱ)每年平均寄出的邮件数量是多少?其最小值和最大值是多少?

(III)用普通最小二乘法估计如下模型:

按照通常的方式报告估计方程,包括样本容量和R²。

(Ⅳ)解释斜率系数。如果每封邮件的成本是1盾,那么慈善机构预期能够从寄出的每一封邮件中获得净利润吗?这意味着慈善机构从每封邮件中都获得了净利润吗?请加以解释。

(Ⅴ)样本中最小慈善捐款的预测值是多少?利用这个简单的回归分析,你有可能预测git等于0吗?

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第6题

有一个事件过程,其功能是:从已存在于磁盘上的顺序文件NMl.txt中读取数据,计算读 出数据的平
方值,将该数据及其平方值存入新的顺序文件NMtxt中。请填空。 Private Sub Form_Click() Dim x As Single,y As Single Open "NMl.txt" For Input As 1 Open "NMtxt" For Input As 2 Do While Not EOF(1) 【 】 Print x y=x^2 【 】 Print x Loop Close 1,2 End Sub

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第7题

有一个事件过程,其功能是:从已存在于磁盘上的顺序文件NM1.txt中读取数据,计算读出数据的平方值,
将该数据及其平方值存入新的顺序文件NM2.txt中。请填空。 Private Sub Form_Click() Dim x As Single,y As Single Open "NM1.txt" For Input As 1 Open "NM2.txt "For Input As 2 Do While Not EOF(1) 【 】 Print x y=x^2 【 】 Print y Loop Close 1, S2 End Sub

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第8题

在通过“Y=a+bX”回归分析得到β值时候,以下说法错误的是_____。

A.β值等于回归出来的系数b的值

B.Y代表某证券的收益率

C.X代表市场收益率

D.β值等于回归出来的常数项a的值

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第9题

在直线回归分析和直线相关分析中,下列说法错误的是()

A.直线回归分析的两相关变量可区分为自变量和依变量

B.直线相关分析研究的变量呈平行关系

C.两相关变量间的决定系数等于其相关系数的平方

D.相关系数可用回归系数表示,反之则不然

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第10题

利用CHARITY.RAW中的数据回答如下问题(i)用普通最小二乘法估计如下模型:按照通常的方式报告估
利用CHARITY.RAW中的数据回答如下问题(i)用普通最小二乘法估计如下模型:按照通常的方式报告估

利用CHARITY.RAW中的数据回答如下问题

(i)用普通最小二乘法估计如下模型:

按照通常的方式报告估计方程,包括样本容量和R²。其R²与不使用giftlast和propresp的简单回归所得到的R²相比如何?

(ii)解释mailsyear的系数,它比对应的简单回归系数更大还是更小?

(iii)解释propresp的系数,千万要注意propresp的度量单位。

(iv)现在,在这个方程中增加变量avggif。这将对mailsyear的估计效应造成什么样的影响?

(v)在第(iv)部分的方程中,giftlast的系数有何变化?你认为这是怎么回事?

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第11题

在例9.1中,我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。(i)利用CRIME L R
在例9.1中,我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。(i)利用CRIME L R

在例9.1中,我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。

(i)利用CRIME L RAW中的数据, 在例17.3的泊松回归中同样增加这些项。

(ii)根据估计 。数据存在过度散布的证据吗?该如何调整泊松极大似然估计标准误?

(iii)利用第(i)部分和第(ii)部分的结论及教材表17.3,计算这三个平方项联合显著性的准似然比统计量。你得到什么结论?

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