令回归(i=1,2,…,n)的OLS估计值。对于非零常数c1,…,ck证明:回归(i=1,2,…,n)的OLS截距和
令回归(i=1,2,…,n)的OLS估计值。对于非零常数c1,…,ck证明:回归(i=1,2,…,n)的OLS截距和斜率由
给出。[提示:由于βj是式(3.13)中一阶条件的解,从而βj也必将是因变量和自变量重新测度后的一阶条件的解。]
令回归(i=1,2,…,n)的OLS估计值。对于非零常数c1,…,ck证明:回归(i=1,2,…,n)的OLS截距和斜率由
给出。[提示:由于βj是式(3.13)中一阶条件的解,从而βj也必将是因变量和自变量重新测度后的一阶条件的解。]
A、X1≈bX2(b≠0)
B、X1=bX2(b≠0)
C、X1=k/X2(k≠0)
D、X1=a+bX2(a,b≠0)
A、德宾-沃森d统计量的取值在-1和+1之间。
B、德宾-沃森d检验假定误差项具有同方差性。
C、德宾-沃森d检验只能检验一阶序列相关。
D、序列相关违背的是关于随机干扰项和解释变量的假定
(i) 估计模型math10=β0+β1log(expend)+β2Inchprg+u,并按照通常的方式报告估计方程,包括样本容量和R2。斜率系数的符号与你的预期一致吗?请加以解释。
(ii)你如何理解第(i)部分中估计出来的截距?特别是,令两个解释变量都等于零说得过去吗?[提示:记住log(1)=0。]
(i)现在做math10对log(expend)的简单回归, 并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。与第(i)部分中的结果相比,这里估计出来的支出效应是更大还是更小?
(iv)求山lexpend=log(expend)与Inchprg之间的相关系数。你认为其符号合理吗?
(v)利用第(iv)部分的结果来解释你在第(iii)部分中得到的结论。
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