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提问人:网友anonymity 发布时间:2022-01-07
[多选题]

当α系数大于零时,变量分布为( )。

A.右偏

B.左偏

C.负偏

D.正偏

E.对称

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1天前
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1天前
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1天前
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第1题
风险是可以度量的,衡量风险大小的变量有( )

A、损失频率

B、损失幅度

C、变异系数

D、损失期望值

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第2题
在多元线性回归分析中,自变量间呈现线性关系的现象称为( ) 提示: A 因果关系;B 共线性;C 自相关;D 异方差
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第3题
计算积差相关需满足(  )。

A.要求成对的数据  B.两列变量各自总体的分布都是正态

C.两相关变量都是连续变量  D.两变量之间的关系应是直线型的

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第4题
多元回归模型的相关分析中(  )

A.复相关是指一个因变量与多个自变量之间的相关关系

B.偏相关是指一个因变量与各个自变量之间的相关关系

C.可通过复相关系数求偏相关系数

D.可通过单相关系数求偏相关系数

E.可通过偏相关系数求复相关系数

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第5题
如果分析的目的仅仅是预测,则多重共线性是无害的。
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第6题
使用GPA3.RAW数据。数据集来自某大学秋季和春季两个学期的366名学生运动员[类似的一个分析见于Maloney and McCormick(1993),但现在我们利用一个真正的面板数据集]。因为有了每个学生的两学期数据,所以适用于一个非观测效应模型。我们主要关注的问题是:运动员们是否在其赛季所在的那个学期里成绩更差呢?

(i)用混合OLS估计一个以学期GPA(trmgpa)为因变量的模型。解释变量是sprng,sat,hsperc,feale,black,white,frestsem,tothrs,crsgpa和season。试解释season的系数。它统计显著吗?

(ii)在仅参与秋季运动项目的运动员中,大多数是足球运动员。假定足球运动员的能力水平和其他运动员的能力水平有系统差异。如果SAT分数和中学成绩百分位数不能很好地反映一个人的能力水平,那么混合OLS估计量将是有偏误的。试解释。

(iii)现在,取两个学期数据的差分,问哪些变量将随之消失?现在检验赛季效应。

(iv)你能想象一个或多个有潜在重要性而又不随时间而变化的变量,在此分析中被我们忽略了吗?

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第7题
当SK>0时,数据分布呈()

A、正态分布

B、左偏分布

C、右偏分布

D、对称分布

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第8题
已知各期环比增长速度为2%、5%、8%和7%,则相应的定基增长速度的计算方法为( )。 A.(120%×105%×108%×107%)-10
已知各期环比增长速度为2%、5%、8%和7%,则相应的定基增长速度的计算方法为(  )。

  A.(120%×105%×108%×107%)-100%

  B.102%×105%×108%×107%

  C.2%×5%×8%×7%

  D.(2%×5%×8%×7%)-100%

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第9题
调查单位和填报单位在任何情况下都不可能一致。  (  )
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