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更多“在简单回归模型中，u一般用来表示()。”相关的问题
(i)u中包含什么样的因素？它们可能与受教育程度相关吗？
(ii)简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。
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。
本题使用JTRAIN.RAW中的数据。
(i)考虑简单回归模型
其中，scrap表示企业的废品率，grant表示是否得到工作培训津贴的一个虚拟变量。你能想到u中的无法观测因素可能会与grant相关的原因吗？
(ii)利用1988年的数据估计这个简单的回归模型。(你应该有54个观测。)得到工作培训津贴显著地降低了企业的废品率吗？
(iii)现在增加一个解释变量log(scrap87)。这将如何改变grant的估计影响？解释grant的系数。相对于单侧备择假设
它在5%的显著性水平上统计显著吗？
(iv)相对双侧备择假设，检验log(scrapg)的参数为1的虚拟假设。报告检验的P值。
(v)利用异方差-稳健标准误，重复第(iii)步和第(iv)步，并简要讨论任何明显的差异。
表示通过假定截距为零而得到的β1的估计量。
A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系
)与每个学生的平均支出(expend) 之间的关系。
(Ⅰ)就多花一美元对通过率的影响而言，你认为具有恒定不变的影响合适呢，还是这种影响越来越小更合适？请加以解释。
(Ⅱ) 在总体模型math10=β0+β1log(expend)+u中，证明民β1/10表示expend提高10%导致math10改变的百分数。
(II) 利用MEAP 93.RAW中的数据， 估计(Ⅱ) 中的模型.按照通常的方式报告估计方程， 包括样本容量和及R2。
(Ⅳ)支出的估计影响有多大？也就是说， 如果支出提高10%， 估计math10会提高多少个百分点？
(Ⅴ)有人担心这个回归分析可能得到math10的拟合值会超过100。为什么在这个数据集中不必担心这个问题？
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同，并且新的误差期望值为零。
A.简单直线回归方程
B.简单曲线回归方程
C.直线复回归方程
D.曲线复回归方口程
