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[主观题]

在简单线性回归模型证明: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

在简单线性回归模型在简单线性回归模型证明: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在简单线性证明: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1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2题
简单线性回归模型:Y=a+bX中,样本的回归系数为:()。

A.Y

B.a

C.b

D.X

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第3题
考虑简单回归模型 y=β01x+u 令z为x的二值工具变量。运用教材(15.0),证明Ⅳ估计量β

考虑简单回归模型

y=β01x+u

令z为x的二值工具变量。运用教材(15.0),证明Ⅳ估计量β1可以写成:的那部分样本中yi和xi的样本平均值,而的样本平均值。该估计量称为群组估计量,它是由沃德(Wald,1940)最先提出。

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第4题
已知简单线性回归模型的决定系数为0.81,Y与X的相关系数可能是()。

A.0.81

B.0.9

C.-0.9

D.0.405

E.不可计算

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第5题
如果对一个简单的线性回归模型进行显著性检验时,如y=β01x+μ,则备择假设为()。

A.H001=0,并运用F检验

B.H01=0,并运用F检验

C.H01=0,运用T检验

D.B和C都是正确的,可以仍选其一进行检验

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第6题
较复杂的模型(如神经网络),相对于较简单的模型(如线性回归),预测的结果()

A.偏差更小,方差更大

B.方差更小,偏差更大

C.偏差更小,方差更小

D.偏差更大,方差更大

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第7题
一个二元线性回归模型的回归结果如下表所示:方差来源 平方和 自由度来自残差 17058 32来自回归

一个二元线性回归模型的回归结果如下表所示:

方差来源 平方和 自由度

来自残差 17058 32

来自回归 26783 2

来自总离差 43841 34

(1)求样本容量n;(2)求可决系数;

(3)根据以上信息,在给定显著性水平下,可否检验两个解释变量对被解释变量的联合影响是否显著,为什么?

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第8题
下列哪些模型可以用于预测?()

A.线性

B.非线性

C.广义线性回归

D.决策树

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第9题
假设决定y的总体模型是,而这个模型满足假定MLR.1~MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。回归的OLS

假设决定y的总体模型是,而这个模型满足假定MLR.1~MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。回归的OLS估计量。(给定样本中自变量的值)证明的期望值是

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第10题
下列哪些指标可以用来评估线性回归模型()

A.R-Squared

B.AdjustedR-Squared

C.FStatistics

D.RMSE/MSE/MAE

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