在线性回归模型中,分别选择了4个不同的模型,它们的相关指数依次为0.36、0.95、0.74、0.81,其中回归效果最好的模型的相关指数R2为()
A.0.95
B.0.81
C.0.74
D.0
A、0.95
A.0.95
B.0.81
C.0.74
D.0
A、0.95
A.模型1的相关指数R2为0.98
B.模型2的相关指数R2为0.80
C.模型3的相关指数R2为0.50
D.模型4的相关指数R2为0
A.线性规划指派模型
B.线性回归模型
C.多目标规划模型
D.人员流动优化模型
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。
利用401KSUBS.RAW中的数据。
(i)计算样本中netta的平均值、标准差、最小值和最大值。
(ii)检验假设:平均netta不会因为401(k)资格状况而有所不同,使用双侧备择假设。估计差异的美元数量是多少?
(iii)根据第7章的计算机练习C7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e401k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(ii)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:fsizel,fsize2,fsize3,fsize4和fsize5。对有5个或5个以上成员的家庭,fsize5等于1。在第(ii)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(iv)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。