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古典多元线性回归模型的基本假定是什么?

答案
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第1题

多元线性回归模型的“线性”是指对()来说是线性的。

A.回归参数

B.解释变量

C.被解释变量

D.剩余项

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第2题

在多元线性回归模型中,可作为解释的有()。

A.外生变量

B.滞后变量

C.内生变量

D.虚拟变量

E.前定变量

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第3题

在简单线性回归模型y=β01x+u中,假定E(u)≠0。令α0=E(u),证明:这个模型总可以改写
在简单线性回归模型y=β01x+u中,假定E(u)≠0。令α0=E(u),证明:这个模型总可以改写

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。

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第4题

在建立多元线性回归模型时,需要对自变量进行筛选,最后确定适合的回归模型。下面的陈述中错误的是()

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

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第5题

一元线性回归中有哪些基本假定?

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第6题

一元线性回归对误差项的基本假定,误差项是()。

A.期望值为0

B.方差都相等

C.服从正态分布

D.固定不变

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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

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

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第8题

应变量为定量变量应选用的分析方法为()

A.线性回归

B.二元logistic回归

C.多元logistic回归

D.序数回归

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第9题

研究发现家庭书刊消费受家庭收入以及户主受教育年数的影响,下表为对某地区部分家庭抽样调查得到样本数据,在建立多元线性回归模型时所得到回归方程为()。 家庭书刊年消费支出(元)Y 家庭月平均收入(元)X 户主受教育年数(年)T 家庭书刊年消费支出(元)Y 家庭月平均收入(元)X 户主受教育年数(年)T 450 1027.2 8 793.2 1998.6 14 507.7 1045.2 9 660.8 2196 10 613.9 1225.8 12 792.7 2105.4 12 563.4 1312.2 9 580.8 2147.4 8 501.5 1316.4 7 612.7 2154 10 781 1442.4 15 890.8 2231.4 14 541.8 1641 9 1121 2611.8 18 611.1 1768.8 10 1094.2 3143.4 16 1222.1 1981.2 18 1253 3624.6 20

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

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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

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。)

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第11题

线性回归模型添加一个不重要的特征可能会造成R-square增加。()
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