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[判断题]

偏相关系数指多元线性回归模型中,当其他变量被固定后,给定的任意两个变量之间的相关系数。()

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第1题
在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k为解释变量个数):()。

A.n>=k+1

B.n﹤k+1

C.n>=30或n>=3(k+1)

D.n>=30

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第2题
在多元线性回归分析中,修正的可决系数R2ˉ与可决系数R2之间()。
在多元线性回归分析中,修正的可决系数R2ˉ与可决系数R2之间()。

A、R2ˉ﹤R2

B、R2ˉ≥R2

C、R2ˉ只能大于零

D、R2ˉ可能为负值

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第3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4题
本题利用401KSUBS.RAW中的数据。(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。(ii) 检
本题利用401KSUBS.RAW中的数据。(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。(ii) 检

本题利用401KSUBS.RAW中的数据。

(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。

(ii) 检验假设平均nettfa不会因为401(k) 资格状况而有所不同, 使用双侧对立假设。估计差异的美元数量是多少?

(iii)根据计算机习题C7.9的第(ii)部分,e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的,起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e40lk作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在,估计401(k)资格的美元效应是多少?

(iv) 在第(iii) 部分估计的模型中, 增加交互项e401k·(age-41) 和e401k·(age-41)2 。注意样本中的平均年龄约为41岁,所以在新模型中,e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著?

(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值,401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗?请解释。

(vi) 现在, 从模型中去掉交互项, 但定义5个家庭规模虚拟变量:fsize l, j size2,f size 3, f size 4和f size 5。对有5个或5个以上成员的家庭, fsize 5等于1。在第(iii) 部分估计的模型中, 增加家庭规模虚拟变量, 记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗?

(vii) 现在, 针对模型

在容许截距不同的情况下, 做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR, 从第(vi) 部分得到,因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和SSRUR=SSR1+SSR2 +…+SSR5 , 其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白,无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率),而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此,带检验的约束个数是q=20,而且无约束模型的df为9275-30=9245。

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第5题
以下()是定性猜测的一种方法。

A.德尔菲法

B.一元线性回归猜测法

C.移动平均数法

D.多元线性回归猜测法

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第6题
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。

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。

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第7题
线性回归中,检验回归模型的F统计量,通常与给定的F临界值做比较,这里与F相比较的临界值取为,如果是一元线性回归,则临界值直接取为,这里的参数的含义为:

A.为显著性水平,k为回归模型中自变量的个数,n为样本容量

B.为显著性水平,k为样本容量,n为回归模型中自变量的个数

C.为显著性水平,k为回归模型中自变量的次数,n为样本容量

D.为显著性水平,k为回归模型中自变量的个数,n为回归模型中自变量的次数

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第8题
下列方法中,不属于常用的大气校正方法的是()

A.辐射传输模型法

B.回归分析法

C.直方图校正法

D.线性校正法

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第9题
在FusionInsightMiner和华为云机器学习服务MLS中,“线性回归”节点用于产生线性回归模型,它是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的统计分析方法。()此题为判断题(对,错)。
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第10题
以下最适合用来反映多元线形回归模型拟合程度的指标是()。

A.相关系数

B.决定系数

C.修正自由度的决定系数

D.复相关系数

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第11题
利用地价资料评估基准地价的常用模型有()。

A.指数模型

B.算数平均数模型

C.多元线性模型

D.生产函数模型

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