在一个研究工人年龄(age)对时薪(ahe)的一元回归方程中,我们分别对具有高中文凭和大学文凭的工人做回归,得到如下估计结果: 高中组:
在一个研究工人年龄(Age)对时薪(AHE)的一元回归方程中,我们分别对具有高中文凭和大学文凭的工人做回归,得到如下估计结果: 高中组:= 6.52 + 0.30 ′ Age (1.25) (0.04) 大学组:= -4.44 + 0.92 ′ Age (1.77) (0.06) 则大学组与高中组年龄对时薪的边际影响差异为()。(答案精确到小数点后两位)
在一个研究工人年龄(Age)对时薪(AHE)的一元回归方程中,我们分别对具有高中文凭和大学文凭的工人做回归,得到如下估计结果: 高中组:= 6.52 + 0.30 ′ Age (1.25) (0.04) 大学组:= -4.44 + 0.92 ′ Age (1.77) (0.06) 则大学组与高中组年龄对时薪的边际影响差异为()。(答案精确到小数点后两位)
A、SST =SSA + SSAB + SSE
B、SST =SSA + SSB + SSE
C、SST =SSR+ SSE
D、SST =SSA + SSE
在一元线性回归方程中,回归系数的实际意义是( )。
A、当x=0时,y的期望值
B、当x变动一个单位时,y的平均变动数量
C、当x变动一个单位时,y增加的总数量
D、当y变动一个单位时,x的平均变动数量
多元线性回归模型中的回归系数β2表示()
A. 当χ2=0时,y的期望值
B. χ2变动一单位时y的变动额
C. χ2变动一单位时y的平均变动量
D. 在其他条件不变的情况下,χ2变动一个单位时y的平均变动量
具有两个自变量的同方差回归模型中,无约束的等于0.4366,如果加入两个约束条件再做回归得到有约束的分别等于0.4149. 已知样本观测个数为420,则F统计量为:(保留两位小数)
在一个包含两个变量和的回归模型中,如果遗漏其中一个变量
A、如果遗漏变量和变量之间是负相关,不会影响前的系数估计值
B、一定会使的系数估计值上偏
C、即使在原来包含两个变量的回归中两个斜率系数都显著为正,也可能使变量前的系数估计值为负
D、将使变量和残差项的乘积的和不为0
When, where V is some known symmetric and positive definite matrix, we can still use the T and F test statistics derived in Section 3.7 to conduct hypothesis testing.
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