在如下回归模型中:Y表示以美元度量的小时工资,D为虚拟变量,对大学毕业生取值l,对高中毕业生取
在如下回归模型中:
Y表示以美元度量的小时工资,D为虚拟变量,对大学毕业生取值l,对高中毕业生取值0。利用第3章中的OLS公式,证明,其中下标有如下含义:hg表示高中毕业,cg表示大学毕业。总共有n1个高中毕业生和n2个大学毕业生,总样本为
在如下回归模型中:
Y表示以美元度量的小时工资,D为虚拟变量,对大学毕业生取值l,对高中毕业生取值0。利用第3章中的OLS公式,证明,其中下标有如下含义:hg表示高中毕业,cg表示大学毕业。总共有n1个高中毕业生和n2个大学毕业生,总样本为
假定有如下的回归结果
其中,Y表示美国的咖啡消费量(每天每人消费的杯数),X表示咖啡的零售价格f单位:美元/ 杯),t表示时间。问:
考虑如下模型
它表示一个线性回归模型吗?若否,你能用什么“技巧”使它成为一个线性回归模型?你如何解释由此得到的模型?在什么情况下,这种模型比较合适?
在体重对身高的回归模型中(身高分别用英尺和英寸度量),直观地解释为什么普通最小二乘法无法估计该回归方程中的系数。
在双变量总体回归函数中,假设误差方差结构如下: 如何通过模型变换实现同方差 如何估计变换后的模型 列出估计步骤
A.被解释变量的变化中可以用回归模型来解释的部分
B.被解释变量的变化中未被回归模型来解释的部分
C.解释变量的变化中可以用回归模型来解释的部分
D.解释变量的变化中未被回归模型来解释的部分
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