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[单选题]

回归分析中,R平方值代表()。

A.数据相关性

B.数据正态性

C.试验数据响应的标准差

D.能被因子解释的在Y上的变差变化的比列

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第1题
使用样本中所有1388个观测数据去估计约束模型。使用所有观测值计算bwght对cigs,parity和faminc回归的R。

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第2题
在例4.9中,可以使用样本中所有1388个观测数据去估计约束模型。使用所有观测值计算b wght对cigs,
parity和faminc回归的R2, 并与例4.9中约束模型所报告的R相比较。

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第3题
在直线回归分析和直线相关分析中,下列表述错误的是()

A.对同一组数据来说,回归系数和相关系数的假设检验是不等价的

B.直线回归分析的两相关变量可区分为自变量和依变量

C.两相关变量间的决定系数等于其相关系数的平方

D.相关系数可用回归系数表示,反之则不然

E.相关变量x与y的直线回归分析中,回归系数显著表明x与y一定呈直线关系

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第4题
在直线回归分析和直线相关分析中,下列说法错误的是()

A.直线回归分析的两相关变量可区分为自变量和依变量

B.直线相关分析研究的变量呈平行关系

C.两相关变量间的决定系数等于其相关系数的平方

D.相关系数可用回归系数表示,反之则不然

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第5题
利用CPS78_85.RAW中的数据。 (i)你怎样解释教材方程(13.2)中y85的系数?对它有没有一种令人感兴

利用CPS78_85.RAW中的数据。

(i)你怎样解释教材方程(13.2)中y85的系数?对它有没有一种令人感兴趣的解释?(这里你要小心;你必须说明交互项y85·educ和y85·female。)

(ii)保持其他因素不变,你估计一个接受了12年教育的男子的名义工资增加了多少个百分点?给出一种回归以得到这个估计值的一个置信区间。[提示:为了得到这个置信区间,要用y85-(educ-12)取代y85-educ;]

(iii)令所有的工资均以1978年美元计算,重新估计教材方程(13.2)。具体地说,定义1978年的真实工资为rwage=wage,而1985年的真实工资为rwage=wage/1.65。现在估计教材(13.2)时用log(rwage)代替log(wage)。哪些系数将不同于教材方程(13.2)中的系数?

(iv)解释为什么你在第(iii)部分中的回归给出的R²不同于教材方程(13.2)所给出的R。

(提示:两个回归的残差,从而残差平方和是相同的。)

(V)试描述从1978年到1985年参加工会的作用起了什么变化?

(vi)从教材方程(13.2)开始,检验会员工资差别是否随时间而变。(应使用简单的t检验。)

(vii)你在第(v)和(vi)两部分中的结论是否相互矛盾?试解释。

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第6题
评估回归模型好坏的指标有()

A.可决系数(R^2)

B.F1值

C.均方根误差RMSE

D.平均绝对值误差MAE

E.均方误差MSE

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第7题
在多元线性回归分析中,修正的可决系数R^2与可决系数R^2之间()。
在多元线性回归分析中,修正的可决系数R^2与可决系数R^2之间()。

A、修正的R^2﹤R^2

B、修正的R^2>=R^2

C、修正的R^2只能大于零

D、修正的R^2可能为负值

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第8题
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
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

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?

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第9题
数据异常处理方式不包括()。

A.直接剔除

B.重新采样

C.用平均值代替

D.用回归预测值代替

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第10题
可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有()

A.决策树

B.K均值法

C.Apriori算法

D.线性回归

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第11题
本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc
本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。(i)计算变量prc

本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。

(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗?失业率也一样吗?

(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型,只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是,模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量:不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗?

(iii)评论如下命题:“在进行多元回归之前,我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分,因为这样做是一种安全策略,而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时,最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]

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