判断题
A对
B错
正确答案
答案解析
略
相似试题
现有X和Y的样本观测值如下： 假设Y对X的回归方程为Yi=β0+β1Xi+ui，且Var（ui）=σ2Xi2，试用适当方法估计此回归方程。（计算结果保留两位小数）
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在回归模型Yi=β0+β1Xi+μi中，若用不为零的常数δ去乘每一个X值，会不会改变Y的拟合值及残差？为什么？
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什么是随机扰动项和剩余项（残差）？它们之间的区别是什么？ 总体回归函数中，被解释变量个别值Yi 与条件期望E(Y|Xi) 的偏差是随机扰动项ui 。样本回归函数中，被解释变量个别值Yi 与样本条件均值的偏差是残差项ei 。残差项ei 在概念上类似总体回归函数中的随机扰动项ui ，可视为对随机扰动项ui 的估计。 总体回归函数中的随机误差项是不可以直接观测的；而样本回归函数中的残差项是只要估计出样本回归的参数就可以计算的数值。
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在回归模型Yi=β0+β1Xi+β2Di+μi中，如果虚拟变量Di的取值为0或2，而非通常情况下的0或1，那么参数β2的估计值将减半，对应的t值也减半。
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如果在多元回归中，根据通常的t检验，全部偏回归系数分别都是统计上不显著的，你就不会得到一个高的R2值。 以上陈述是否正确？请判断并说明理由。
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设虚拟变量D影响线性回归模型中Xi的斜率，如何引进虚拟变量，使模型成为斜率变动模型（）
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已知DW统计量的值接近于0，则样本回归模型残差的一阶自相关系数近似等于（）。
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已知DW统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ近似等于（）。
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被解释变量的观测值与其回归理论值之间的偏差，称为（）；被解释变量的观测值与其回归估计值之间的偏差，称为（）。
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