一元线性回归模型中t检验和F检验不相同（）

A.t检验用于检验相关系数的显著性

B.t检验用于检验回归方程的显著性

C.F统计量显著时，表明回归方程中所有回归系数均不为0

D.F统计量显著时，表明回归方程中至少一个回归系数不为0

E.在一元线性回归分析中，两种检验是等价的

A.回归系数显著性检验的t检验与回归方程显著性的F检验等价

B.回归方程显著性的F检验与相关系数显著性的t检验等价

C.回归系数显著性检验的t检验,与相关系数显著性的t检验等价这三种检验都是等价的

试证明最小二乘估计量是标准一元线性回归模型中总体回归系数β2的最优线性无偏估计量。

A.卡方检验

B.方差分析

C.生存分析

D.T检验

E.线性回归

利用BARIUM.RAW中的数据。

(i)用前119次观测(即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模型。这个回归的标准误是什么？

(ii)同样用除了最后12个月以外的所有数据，估计chnimp的一个AR(1)模型。把这个回归的标准误与第(i)部分中的标准误相比较。哪一个模型提供了更好的样本内拟合？

(iii)用第(i)和第(ii)部分中的模型计算1988年12个月的提前一期预测误差。(每个方法都应该得到12个预测误差。)计算并比较这两种方法的RMSE和MAE。就样本外提前一期预测而言，哪种方法效果更好？

(iv)在第(i)部分的回归中添加月度虚拟变量。它们是联合显著的吗？(当我们检验联合显著性时，不必担心误差中轻度的序列相关。)

(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？

A、n-2，1

B、n-1，1

C、1，n-21，n-1

在以下市场态势预测方法中，最为严谨的是：

A 一元线性回归

B 二元线性回归

C 多元线性回归

D 逐步多元回归

利用MURDER.RAW中的数据。

(i)利用1990年和1993年的数据，用混合OLS估计方程

并以常用形式报告结论。不必担心通常的OLS标准误因a，的出现而不适当。你估计出了死刑的威慑效应吗？

(ii)计算FD估计值(只使用1990~1993年的差分;在FD回归中，你应该有51个观测)。现在，你对威慑效应有何结论？

(iii)在第(ii)部分的FD回归中，求残差的布罗施-帕甘回归，并计算异方差性的F检验。同样做怀特检验的特殊情形[即将对回归，其中拟合值得自第(ii)部分]。你对FD方程中的异方差性有何结论？

(iv)做第(ii)部分中的同样回归，但求异方差-稳健的t统计量。结果如何？

(v)你认为Aexec;的哪个统计量更值得信赖，是通常的：统计量还是异方差-稳健的!统计量？为什么？

A.结束回归分析，将选定的回归方程用于预报等

B.进行残差分析，以确认数据与模型拟合得是否很好，看能否进一步改进模型

C.进行响应曲面设计，选择使产量达到最大的温度及反应时间

D.进行因子试验设计，看是否还有其它变量也对产量有影响，扩大因子选择的范围

A.结束回归分析，将选定的回归方程用于预报等

B.进行残差分析，以确认数据与模型拟合得是否很好，看能否进一步改进模型

C.进行响应曲面设计，选择使产量达到最大的温度及反应时间

D.进行因子试验设计，看是否还有其他变量也对产量有影响，扩大因子选择的范围