在多元线性回归模型中，误差项ε也可以被各个自变量进行线性表示（）

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发布时间：2022-07-26

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第1题

下列除去哪项外都属于四种模型的比较（)

A.多元线性回归

B.正态分布

C.Logistic回归

D.Poisson回归

E.Cox回归

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第2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3题

一个银行的内部审计设计了一个多元回归模型估计来自商业贷款的利息收入。这个模型已经使用多

年了。在今年使用这个模型时，这位审计发现r2的值显著下降，但是模型看起来工作的很好。下面哪一项关于这种变化的说法正确？

A.如果使用横断面数据进行回归分析会使r2的值上升。

B.回归分析对估计利息收入不再适用。

C.一些没有包括在模型中的新的因素引起了收入的变化。

D.线性回归分析会提高模型的可信度。

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第4题

在一个带截矩项的一元线性模型中，下列哪条OLS的代数性质不成立（)。

A.残差项的和为0