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。( )
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。( )
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
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。
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
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
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
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
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