下列关于线性回归分析中的残差说法正确是()。
A.残差均值总是为零
B.残差均值总是小于零
C.残差均值总是大于零
D.以上说法都不对
A.残差均值总是为零
B.残差均值总是小于零
C.残差均值总是大于零
D.以上说法都不对
A.两个变量具有回归关系
B.一定有相关系数r = 0.70
C.MS回归>MS残差
D.SS回归 >SS残差
E.Y 的总变异有49% 可以由X 的变化解释
A.检查异常值是很重要的,因为线性回归对离群效应很敏感
B.线性回归分析要求所有变量特征都必须具有正态分布
C.线性回归假设数据中基本没有多重共线性
D.以上说法都不对
A.当异方差出现时,最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性
B.当异方差出现时,常用的t和
C.异方差情况下,通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差
D.如果OLS回归的残差表现出系统性,那么说明数据中不存在异方差性
E.如果回归模型中遗漏一个重要变量,那么OLS残差必定表现出明显的趋势
F.检验失效
利用VOLAT.RAW中的数据。
(i)证实sp500=log(sp500)和lip=log(ip)看来都包含了单位根。利用含四阶滞后变化的DF检验,在含和不含线性时间趋势的情况下分别进行检验。
(ii)做1sp500对lip的简单回归。评论:统计量和R的大小。
(iii)利用第(ii)部分的残差检验Isp500和lip是否协整。利用标准的DF检验和包含两阶滞后的ADF检验。你得到什么结论?
(iv)在第(ii)部分的回归中添加一个线性时间趋势,并利用第(iii)部分同样的检验来检验协整关系。
(v)看来股票价格与真实经济活动之间有长期均衡关系吗?
A.若λ=0,则等价于一般的线性回归
B.若λ=0,则不等价于一般的线性回归
C.若λ=+∞,则得到的权重系数很小,接近于零
D.若λ=+∞,则得到的权重系数很大,接近与无穷大
A.它有31个64位通用寄存器,原来架构只有15个通用寄存器
B.新指令集支持64位运算,指令中的寄存器编码由4位扩充到5位
C.新的4级异常等级和新的安全模型
D.新增加解密指令,例如sha1/sha2/crc32等
其中,因为滞后支出变量,第一个可用年份(基年)是1993年。
(i)用混合OLS估计模型, 并报告通常的标准误。为使得ai的期望值可以非零, 你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么?求OLS残差。
(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗?解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗?
(iii)利用的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994~1998年的数据。验证存在很强的正序列相关,并讨论为什么。
(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗?
(v)你为什么认为在固定效应估计中,注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的?
(i)在计算机习题C10.5的工业区事件研究中,OLS残差对滞后残差的回归给出。这对于OLS来说有何含义?
(ii)如果你想使用OLS,又想得到EZ系数的一个有效标准误,你将怎样做?
A.支持向量回归是将支持向量的方法应用到回归问题中
B.支持向量回归同样可以应用核函数求解线性不可分的问题
C.同分类算法不同的是,支持向量回归要最小化一个凹函数
D.支持向量回归的解是稀疏的