对于一个二元线性回归模型,这里的是一个()。
A.自变量
B.因变量
C.斜率参数
D.截距项
A.自变量
B.因变量
C.斜率参数
D.截距项
第1题
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。
第2题
(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。
(ii)保持其他因素不变,黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少?
(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗?
(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。
第3题
设 < S,* >是一个半群,a∈S.在S上定义一个二元运算口,使得对于S中的任意元素x和y.都有
证明:二元运算口是可结合的。
第4题
为了检验抵押贷款市场中的歧视,可使用一个线性概率模型:
(i)如果对少数民族存在歧视,并控制了适当的因素,那么,的符号是什么?
(ii)将qpxe对white做回归,并以通常的形式报告结果。解释white的系数。它是统计显著的吗?它实际上大吗?
(iii)作为控制因素,增加变量hrat,obrat,loanprc,unem,male,married,dep,sch,cosign,chist,pubrec,mortlatl,mortlat2和vr。white的系数会有什么变化?仍有对非白人存在歧视的证据吗?
(iv)现在容许种族效应与度量了其他债务占收入比例的变量(obrat)存在着交互作用。交互项显著吗?
(v)利用第(iv)部分的模型,当债务负担达到样本均值obrat=32时,作为白人对贷款许可的概率有多大的影响?构造这种影响的一个95%的置信区间。
第6题
A.线性时间序列分析
B.横截面回归分析
C.卡方分析的交叉表格
D.时间序列多元回归分析,用来识别每个商店随着时间的变化
第7题
有关常用的分析工具说法正确的有()。
(A) 最小二乘法是一种有效的相关分析
(B) 天气预报属于判别分析工具的一种应用
(C) 聚类分析是研究“物以类聚”的一种方法
(D) 一元线性回归的自变量只有一个
第9题
设是欧氏空间V的一个变换。证明:如果保持内积不变,即对于α,β∈V,,那么它一定是线性的,因而它是正交变换。
第10题
利用HPRICE1.RAW中的数据。
(i)估计模型
并按通常的格式报告你的结果,包括回归标准误。当我们代入lotsize=10000,sqrft=2300和bdrms=4时,求出预测价格,将这个价格四舍五入到美元。
(ii)做一个回归,使你能得到第(i)部分中预测值的一个95%的置信区间。注意,由于四舍五入的误差,你的预测将多少有些不同。
(iii)令price0为具有第(i)部分和第(ii)部分所述特征的住房的未知未来售价。求出price0的一个95%的置信区间,并对这个置信区间的宽度进行评论。
第11题
(i)利用WAGEPRC.RAW中的数据,估计第11章习题5中的分布滞后模型。用回归教材(12.14)来检验AR(1)序列相关。
(ii)用迭代的科克伦-奥卡特方法重新估计这个模型。长期倾向的新估计值是多少?
(iii)用迭代C0求出LRP的标准误。(这要求你估计一个修正方程。)判断LRP估计值在5%的水平上是否统计显著异于1?