以下哪项是简单回归分析的假设I 只有一个自变量II 必须有2个或更多的应变量III 自变量与应变量之间在过去所具有的关系在未来仍然存在IV 当是用回归时,使用者必须注意相关范围的变化()
A.I和III
B.II, III, 和IV
C.I, II, III,和IV
D.I, III, 和IV
D、I, III, 和IV
A.I和III
B.II, III, 和IV
C.I, II, III,和IV
D.I, III, 和IV
D、I, III, 和IV
(i)对于如下简单回归模型:
(ii)现在检验模型。利用同样88个住房数据估计这个模型的R²是0.829。
(iv)如果price的方差随着assess,sqrft,lotsize或bdrms而变化,你对第(iii)部分的F检验有什么看法?
利用CONSUMP.RAW中的数据。
(i)估计一个反映真实人均(非耐用品和服务)消费增长与真实人均可支配收入增长之间关系的简单回归模型,并都使用对数变化量表示。用通常形式报告结果。解释方程并讨论统计显著性。
(ii)在第(i)部分的方程中添加真实人均可支配收入增长的一期滞后。你对消费增长的滞后调整有何看法?
(iii)在第(i)部分的方程中添加真实利率,它影响消费增长吗?
利用SLEEP75.RAW中的数据
变量sleep是每周晚上睡眠的总分钟数,totwork是每周花在工作上的总分钟数,educ和age则以年为单位,而male是一个性别虚拟变量。
(i)所有其他因素不变,有没有男性比女性睡眠更多的证据?这个证据有多强?
(ii)工作与睡眠之间有统计显著的取舍关系吗?所估计的取舍关系是什么样的?
(iii)为了检验年龄在其他因素不变的情况下对睡眠没有影响这个原假设,你还需要另外做什么回归?
A.科学的目标是用一个简单和谐的理论来精确地解释自然界的多样性
B.在对自然界进行数学描述的过程中,科学在识别潜在动力方面已经变得非常精确
C.借助于概率论和数理统计方法,科学从对单一现象的描述转向对事物整体的研究
D.当一个理论所假定的事件被确认时,即使没有对这种事件形成的原因做出解释,这一理论也可以被接受
A.利用与投资组合性质和市场条件相关的独立变量进行的多元回归分析
B.对投资收益占总资产的比率的变化和过去五年投资资产的变化进行的趋势分析
C.对过去五年中投资收益变化进行简单线性回归分析以确定变化的性质
D.以每月为基础对投资组合变化进行的比率分析
利用JTRAIN3.RAW中的数据。
(i)估计简单回归模型re78=β0+β1train+u,并用常用格式报告结论。基于这个回归,1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗?
(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re78-re75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训,所以我们没有必要对train进行差分。也就是说,如果我们定义ctrain=train78-train75,那么,由于train75=0,所以ctrain=train78.)现在,培训的估计影响有多大?讨论它与第(i)部分估计值的比较。
(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间,并描述你的结论。
5,Jacky : 90
for i in range(10):
print('{:____},{:____}:{:____}'.format(i, name[i], score[i]))请填入最简单的形式。
对于线性回归,我们应该有以下哪些假设()
1.找到离群点很重要,因为线性回归对离群点很敏感
2.线性回归要求所有变量必须符合正态分布
3.线性回归假设数据没有多重线性相关性
A.1和2
B.2和3
C.1,2和3
D.以上都不是
A.残差平方和SSe=19
B.判定系数R2为0.81
C.估计标准差为0.9
D.样本相关系数R为0.9或-0.9
A.只有I和II
B.只有III
C.只有II和III
D.I、II和III