A33.33
B40
C38.09
D36.36
已知三元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800,估计用样本容量为n=24,则随机误差项μt的方差的OLS估计为()。
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已知Y和X满足如下的总体回归模型:Y=β1+β2X+u 经计算,该回归模型的残差平方和RSS为1.4。计算判定系数,并估计回归标准误σ。
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已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为,估计用样本容量为24,则随机误差项的方差估计量为()。
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已知五元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2t=800,样本容量为46,则随机误差项ut的方差估计量为()
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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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用样本容量为n的数据,对含有k个实解释变量的多元线性回归模型进行参数估计,得到的残差平方和的自由度是()。
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用10年的GDP与货币存量的数据进行回归,使用不同度量的货币存量得到如下两个模型: 已知GDP的样本方差为100,模型1的残差平方和=100,模型2的残差平方和=70,请比较两回归模型,并选择一个合适的模型。(计算结果保留二位小数)
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满足基本假设情况下,应用OLS法估计模型,回归平方和与随机误差项的方差之比ESS/σ2服从()。
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设K为回归模型中的参数个数(包括截距项),n为样本容量,ESS为残差平方和,RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为()。
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