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提问人:网友bliuqing 发布时间:2022-01-06
[主观题]

一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的残差平方和RSS=100,样本容量n=25,则回归模型的方差δ2的最大似然

估计量为()。

A.4.00

B.4.17

C.4.25

D.5.00

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第1题
在满足基本假设条件下,对一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi,i=1,2,…,n,Yi服从()。A.正态分布且均

在满足基本假设条件下,对一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi,i=1,2,…,n,Yi服从()。

A.正态分布且均值为β0+β1Xi

B.F分布且均值为β0+β1Xi

C.t分布且均值为β0+β1Xi

D.正态分布且均值为0

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第2题
一元线性回归模型,Yi=β0+β1Xi+μi(i=1,…,n)中,总体方差未知,检验H0:β1=0时,所用的检验统

一元线性回归模型,Yi=β0+β1Xi+μi(i=1,…,n)中,总体方差未知,检验H0:β1=0时,所用的检验统计量服从()。

一元线性回归模型,Yi=β0+β1Xi+μi(i=1,…,n)中,总体方差未知,检验H0:β1=0时

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第3题
对一元线性回归模型Yi=β01Xii,如果已知Var(μi)=σ2,则可对原模

对一元线性回归模型Yi=β01Xii,如果已知Var(μi)=σ2,则可对原模型以权1/σi相乘后变换成如下的二元模型:对一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi,如果已知Var(μi)=σ2,则可对原模对一元线性回归。对该模型进行OLS估计就是加权最小二乘法。试证明该模型的随机干扰项是同方差的,并求出β1的上述加权最小二乘估计量。

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第4题
对于一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi(i=1,2,…,n),在其基本假设条件成立的情况下,利用最小二乘法和

对于一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi(i=1,2,…,n),在其基本假设条件成立的情况下,利用最小二乘法和最大似然法进行估计,()。

A.β0和β1的估计量一样

B.β0和β1的估计量不一样

C.β1的估计量一样,β0的估计量不一样

D.β1的估计量不一样,β0的估计量一样

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第5题
对一元回归模型 Yi=β0+β1Xi+μi

对一元回归模型

Yi01Xii

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第6题
Yi=β0+β1Xi+μi称为()。

A.一元回归模型

B.二元回归模型

C.多元回归模型

D.非性线回归模型

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第7题
对一元回归模型Yi=β01Xii。(1)假如其他基本假设全部满足,但Var(μi)=σ≇

对一元回归模型Yi=β01Xii

(1)假如其他基本假设全部满足,但Var(μi)=σi2≠σ2,试证明估计的斜率项仍是无偏的,但方差变为对一元回归模型Yi=β0+β1Xi+μi。(1)假如其他基本假设全部满足,但Var(μi)=σ≇对一

(2)如果Var(μi)=σ2Ki,试证明上述方差的表达式为对一元回归模型Yi=β0+β1Xi+μi。(1)假如其他基本假设全部满足,但Var(μi)=σ≇对一。该表达式与同方差假定下的方差对一元回归模型Yi=β0+β1Xi+μi。(1)假如其他基本假设全部满足,但Var(μi)=σ≇对一之间有何关系?分Ki大于1与小于1两种情况讨论。

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第8题
对一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi-μi,试证明普通最小二乘估计量在所有线性无偏估计量中具有最小方差。

对一元线性回归模型Yi01Xii,试证明普通最小二乘估计量对一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi-μi,试证明普通最小二乘估计量在所有线性无偏估计量中具有最小在所有线性无偏估计量中具有最小方差。

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第9题
一元线性回归模型,Yi=β0+β1X1+μi(i=1,…,n)中,总体方差未知,检验H0:β1=0时,所用的检验统计量服从(

一元线性回归模型,Yi=β0+β1X1+μi(i=1,…,n)中,总体方差未知,检验H0:β1=0时,所用的检验统计量服从()。

A.F(1,n-2)

B.t(n-1)

C.F(1,n-1)

D.t(n)

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第10题
考察某市城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间的关系,可以建立一元线性回归模型Y1</sub>

考察某市城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间的关系,可以建立一元线性回归模型Y101Xi4(X表示人均可支配收入、Y表示人均消费性支出),采用20个样本,根据最小二乘估计得 ,对应估计标准误差Sβ0=0.03,那么β0对应的统计量的值为()。

A.z=2.6

B.z=2.8

C.t=3.9

D.t=13.0

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