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[主观题]

设k为回归模型中的解释变量的个数,n为样本容量,RSS为残差平方和,ESS为回归平方和。则对其总体回归

模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为()。

A.F=ESS/TSS

B.F=(ESS/k)/[RSS/(n-k-1)]

C.F=1 - (ESS/k)/[TSS/(n-k-1)]

D.F=RSS/TSS

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更多“设k为回归模型中的解释变量的个数,n为样本容量,RSS为残差平方和,ESS为回归平方和。则对其总体回归”相关的问题

第1题

将一年四个季度对被解释变量的影响引入到包含截距项的回归模型中,则需要引入虚拟变量的个数为()。

A.5

B.4

C.3

D.2

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第2题

在回归分析中,样本量的个数要多于解释变量的个数()
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第3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4题

在多元线性回归模型中,解释变量可以有相关性()
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第5题

对下面a项~f项的DW比,回答以下问题。n为样本数,k是解释变量数,ρ是自我相关系数。 (1)关于a~c,对H0:ρ=0、H1:ρ>

对下面a项~f项的DW比,回答以下问题。n为样本数,k是解释变量数,ρ是自我相关系数。

(1)关于a~c,对H0:ρ=0、H1:ρ>0按5%显著水平进行单侧检验。

(2)关于d~f,对H0:ρ=0、H1:ρ<0按5%显著水平进行单侧检验。

(3)关于a~f,对H0:ρ=0、H1:ρ≠0按5%显著水平进行双侧检验。

a. DW=0.92(n=15,k=1)

b. DW=1.60(n=40,k=3)

c. DW=1.81(n=90,k=5)

d. DW=2.75(n=20,k=2)

e. DW=2.54(n=70,k=4)

f. DW=2.27(n=100,k=1)

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第6题

如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量()。A.不确定,方差无限大B.

如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量()。

A.不确定,方差无限大

B.确定,方差无限大

C.不确定,方差最小

D.确定,方差最小

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第7题

下列关于自回归模型的表述,正确的有()。

A.无限期分布滞后模型不可以转换为一阶自回归模型

B.科伊克模型和自适应预期模型都存在解释变量与随机干扰项同期相关问题

C.局部调整模型中解释变量与随机干扰项没有同期相关,因此可以应用OLS估计

D.自适应预期模型最初表现形式是Yt=β0+β1Xte+μt

E.估计自回归模型时的主要问题在于滞后被解释变量的存在可能导致它与随机干扰项相关,以及随机干扰项出现序列相关

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第8题

本题利用AIRFARE.RAW中的数据。在一个联立方程非观测效应模型中, 需求方程为:其中我们把航线距

本题利用AIRFARE.RAW中的数据。在一个联立方程非观测效应模型中, 需求方程为:

其中我们把航线距离变量放到ait中。

(i)利用固定效应模型估计需求函数,为了解释不同的截距,必须包括年度虚拟变量。弹性估计值是多少?

(ii)利用固定效应模型估计如下约简型方程:

进行适当的检验, 以保证concenit 可用作log(fareit ) 的一个工具变量。

(iii)现在,就像在方程(16.42)中一样,利用固定效应变换和工具变量法估计这个需求函数。现在的估计弹性是多少?它在统计上显著吗?

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第9题

回归分析的第三步是()

A.确定解释和被解释变量

B.确定回归模型

C.建立回归方程

D.进行检验

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第10题

回归分析的第二步是()

A.确定解释和被解释变量

B.确定回归模型

C.建立回归方程

D.进行检验

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第11题

试证明:二元线性回归模型中变量X1与X2的参数OLS估计可以写成:其中,r为X1与X2

试证明:二元线性回归模型中变量X1与X2的参数OLS估计可以写成:

其中,r为X1与X2的相关系数。讨论r等于或接近1时,该模型的估计问题。

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