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提问人：网友anonymity
发布时间：2022-01-06
[主观题]
在某些回归模型中，其因变量为虚拟变量，而自变量为定量变量或定性变量，此种回归分析称作线性回归分析。（)
在某些回归模型中，其因变量为虚拟变量，而自变量为定量变量或定性变量，此种回归分析称作线性回归分析。( )
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A.异方差
B.完全多重共线
C.遗漏变量偏差
D.虚拟变量陷阱
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第3题
参考本章讨论的美国储蓄-收入回归。与方程(9.5.1)不同，考虑如下模型：其中Y为储蓄，x为收入。a.估
参考本章讨论的美国储蓄-收入回归。与方程（9.5.1)不同，考虑如下模型：其中Y为储蓄，x为收入。a.估
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参考本章讨论的美国储蓄-收入回归。与方程(9.5.1)不同，考虑如下模型：
其中Y为储蓄，x为收入。
a.估计上述模型，并与方程(9.5.4)的结论相比较。哪个模型更好？
b.你如何解释此模型中虚拟变量的系數？
c.如我们在有关异方差性的章节中将看到的那样，对因变量取对数常常会减小数据中的异方差性。分两个期间将Y的对数对X做回归，看本例中是否如此？并看一下两个期间的误差方差在统计上是否相同。若相同，则可以按照本章中给出的方法将数据混合，再用邹至庄检验。
第4题
下列关于线性回归模型 [图]表述错误的是A、模型中 [...
下列关于线性回归模型
表述错误的是
A、模型中
称作截距系数
B、因变量Y必须是一个连续型的变量
C、自变量X必须是一个连续型的变量
D、
称作斜率系数，以
为例，可以理解为在控制其他因素不变的情况下，自变量
对因变量Y的影响程度
第5题
根据附件中的棒球员的数据，建立薪水（salary）的对数与26个预测变量（变量含义见下图）建立的多元线性回归模型，其中将薪水变量的对数作为因变量，其他26个变量作为预测变量。 （１） 采用相关软件构建多元线性回归模型，分别列出程序代码、回归系数、残差平方和（rss)和决定系数（
根据附件中的棒球员的数据，建立薪水（salary）的对数与26个预测变量（变量含义见下图）建立的多元线性回归模型，其中将薪水变量的对数作为因变量，其他26个变量作为预测变量。 （１） 采用相关软件构建多元线性回归模型，分别列出程序代码、回归系数、残差平方和(RSS)和决定系数（
）； （２） 采用下列公式计算AIC信息量（其中n为样本量，s为预测变量个数）： AIC=n*log(RSS/n) + 2(s+1). （３） 绘制残差图。 附图：
自学材料：https://wenku.baidu.com/view/8eb54c06a58da0116d174972.html
中，y通常称为（）第8题
下列关于回归模型的说法不正确的是
A.回归的概念在父母和子女身高的遗传特性研究中提出。研究发现，子女身高会趋同于父母身高的均值，即身高向平均数回归
B.在回归模型中，预测变量称为因变量，解释因变量变化的变量称为自变量
C.线性回归模型假设因变量服从伯努利分布
D.一元线性回归模型的集合解释为二位平面中的一条直线
第10题
下列关于线性回归模型[图]表述错误的是（）A、模型中[图...
下列关于线性回归模型
表述错误的是（）
A、模型中称作截距系数
B、因变量Y必须是一个连续型的变量
C、自变量X必须是一个连续型的变量
D、,…,
称作斜率系数，以为例，可以理解为在控制其他因素不变的情况下，自变量对因变量Y的影响程度
