A对
B错
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β0、β1、β2的估计值将减半。
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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。
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一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的基本假定包括()。
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一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的最小二乘回归结果显示,残差平方和RSS=40.32,样本容量n=25,则回归模型的标准差σ为()。
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假设回归模型Yi=β0+β1Xi+μi,其中Xi为随机变量,Xi与μi相关,则β的普通最小二乘估计量()。
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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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对于模型Yi=β0+β1Xi+μi,为了考虑“地区”因素(北方、南方),引入2个虚拟变量形成截距变动模型,则会产生()。
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假设某需求函数为Yi=β0+β1Xi+μi,为了考虑“季节”因素(春、夏、秋、冬四个不同的状态),引入4个虚拟变量形成截距变动模型,则模型的()。
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在一个包含截距项的回归模型Yi=β0+β1D+β2Xi+ui中,如果一个具有m个特征的质的因素引入m个虚拟变量,则会产生的问题为()
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