,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：
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
如果结果不匹配，请 
更多“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…”相关的问题
为因变量。
(i)将log(avgprc)对四个工作日虚拟变量(星期五作为基准)进行回归，其中包含一个线性时间趋势。有价格在一周之内系统变化的证据吗？
(ii)现在，增加变量wave2和wave3，它们度量了过去几天的浪高。这些变量个别显著吗？描述一种机制，使得海面越是风大浪急，鱼价就越高。
(iii)在回归中增加了wave2和wave3后，时间趋势有何变化？接下来会发生什么？
(iv)解释为什么回归中所有的解释变量都被安全地假定为严格外生的。
(v)检验误差中的AR(1)序列相关。
(vi)利用4阶滞后求尼威-韦斯特标准误。wave2和wave3的r统计量如何？与通常OLS的统计量相比，你预计它会变大还是变小？
(vii)现在，求第(ii)部分中估计模型的普莱斯-温斯顿估计值。wave2和wave3是联合显著的吗？
在线性回归的t检验中，所用统计量T=()。在H0：
=0为真的条件下，T=()，服从的分布为()。
bx，则下述结论成立的有()。A.总离差平方和ST=Lyy
B.回归平方和SR=bLxy
C.残差平方和SE=ST-SR)
D.残差平方和的自由度为n-1
E.残差平方和Se=ST-Sf
在一元线性回归中，给出n对数据(xi，yi)，i=1，2，…，n，若其回归方程为
bx，则下述结论不成立的有()。
A．总偏差平方和ST=Lyy
B．回归平方和SR=b×Lxy
C．残差平方和SE=ST-SR
D．残差平方和的自由度为n-1
(i)用虚拟变量dem wins来代替式(10.23)中的dem vote，并用通常的格式报告结果。哪些因素影响获胜概率？请用截至1992年的数据。
(ii)有多少个拟合值小于0？有多少个拟合值大于1？
(iii)采用下面的预测规则：如果den wins＞0.5， 你就可以预测民主党会获胜：否则， 共和党将获胜。那么，在这20次选举中，这个模型有多少次正确地预测了实际结果？
(iv)代入1996年的解释变量值。预测克林顿赢得这次选举的可能性有多大。事实上，克林顿获胜了，你的预测结果是否与事实相符？
(v)对误差中的AR(1)序列相关，做异方差-稳健1检验。你有何发现？
(vi)求出第(i)部分中估计值的异方差-稳健标准误。t统计量有什么明显的变化吗？
利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机练习C8。)
(i)利用OLS估计模型
以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上，相对一个双侧备择假设，β统计显著异于零吗？在1%的显著性水平上呢？
(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少？每个变量都是统计显著的吗？报告双侧P值。
(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告
的双侧p值。
(iv)在第(ii)部分的回归中，log(income)和prppov的个别统计显著性有何变化？这些变量联合显著吗？(计算一个p值。)你如何解释你的答案？
(v)给定前面的回归结果，在确定一个地区的种族构成是否影响当地快餐价格时，你会报告哪一个结果才最为可靠？
采用一元线性回归分析预测消费量，通常应取()的结果。
A．相关系数检验
B．方差分析
C．区间预测
D．点预测
A.残差平方和、区组平方和
B.回归平方和、残差平方和
C.残差平方和、组间平方和、区组平方和
D.回归平方和、系统误差平方和、残差平方和
