第3题
为另一种形式:斜率与原来相同,但截距和误差有所不同,并且新的误差期望值为零。
第4题
A.向前选择法是从模型中没有自变量开始,然后将所有自变量依次增加到模型中
B.向后剔除法是先对所有自变量拟合线性回归模型,然后依次将所有自变量剔除模型
C.逐步回归法是将向前选择法和向后剔除法结合起来,但不能保证得到的回归模型一定就显著
D.逐步回归法选择变量时,在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除,而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中
第7题
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
第9题
A.Y=49.50+0.03X+5.21T
B.Y=-45.25+0.25X+35.89T
C.Y=-50.02+0.09X+52.32T
D.Y=15.21+0.41X+21.35T
第10题
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。)