题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

下面对数据样本方差解释不正确的是（)。

A.方差描述了样本数据在平均值附近的波动程度

B.方差刻画了随机变量或一组数据离散程度

C.方差(样本方差)是每个样本数据与全体样本数据平均值之差的平方和的平均数

D.方差刻画了样本数据的大小

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第1题

计算样本均值与样本方差时，常常先对数据x₁，x₂，...，x_n作线性变换=(a，b为常数，b≠0)，

计算样本均值与样本方差时，常常先对数据x₁，x₂，...，x_n作线性变换=（a，b为常数，b≠0)，

计算样本均值与样本方差时，常常先对数据x₁，x₂，...，x_n作线性变换=(a，b为常数，b≠0)，设分别是x₁，x₂，...，x_n的样本均值和样本方差，分别是y₁，y₂，...，y_n的样本均值和样本方差。证明：。

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第2题

利用NYSE.RAW中的数据。（i)估计教材方程（12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u²t在整个

利用NYSE.RAW中的数据。

(i)估计教材方程(12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u²t在整个样本中的平均值、最小值和最大值。

(ii)利用OLS残差平方估计如下的异方差性模型

报告估计系数、标准误、R²和调整R²。

(ii)将条件方差描述成滞后return_-1的函数。方差在return_，取何值时最小？这个方差是多少？

(iii)为了预测动态方差，第(ii)部分的模型得到了负的方差估计值吗？

(v)第(ii)部分中的模型拟合效果比教材例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差？请解释。

(vi)在教材方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后ut-22。这个滞后看起来重要吗？这个ARCH(2)模型比第(ii)部分中的模型拟合得更好吗？

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第3题

关于训练样本的描述中，正确的说法是哪些（)？

A.样本越少，模型的方差越大

B.如果模型性能不佳，可减少样本多样性进行优化

C.增加数据可以减少模型方差

D.样本越多，模型训练越快，性能越好

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第4题

数据集BWGHT.RAW包含了美国妇女生育方面的数据。我们关心的两个变量是因变量[婴儿出生体重的盎

司数(bwght)]和解释变量[母亲在怀孕期间平均每天抽烟的根数(cigs)].下面这个简单回归是用n=1388个出生数据进行估计的：

bwght=119.77-0.514cigs

(i)当cigs=0时，预计婴儿的出生体重为多少？当cigs=20(每天一包)时呢？评价其差别。

(ii)这个简单回归能够得到婴儿出生体重和母亲抽烟习惯之间的因果关系吗？请解释。

(iii)要预测出生体重125盎司，cigs应该为多少？

(iv)样本中在怀孕期间不抽烟的妇女比例约为0.85。这有助于解释第(iii)部分中的结论吗？

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第5题

描述样本数据分散程度的统计量有()。

A.样本均值

B.样本极差

C.样本方差

D.样本标准差

E.样本中位数

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第6题

在其它条件不变的情况下，总体数据的方差越大，估计时所需的样本量（)。

A.越大

B.越小

C.可能大也可能小

D.不变

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第7题

使用PNTSPRD.RAW中的数据。（i)变量sprdcvr是一个二值变量，若在大学篮球比赛中实际分数差距超

使用PNTSPRD.RAW中的数据。

(i)变量sprdcvr是一个二值变量，若在大学篮球比赛中实际分数差距超过拉斯维加斯让分，则此变量取值1。sprdcvr的期望值(比方说u)表示在一场随机抽取的比赛中分差超过让分的概率。在10%的显著性水平上相对于H₁:μ≠0.5检验H₀:μ=0.5，并讨论你的结果。(提示：将sprdcvr只对一个截距项进行回归便得到一个r统计量，利用这个统计量很容易完成。)

(ii)553个样本中有多少场比赛是在中立场地进行的？

(iii)估计线性概率模型