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提问人:网友anonymity 发布时间:2022-12-23
[主观题]

对于涉及到三个变量Y,X1,X2的数据做以下回归: (1)Yi=α0+α1X1i+μ1i (2)Yi=β0+β1X2i+μ2i (3)Yi=γ0+γiX1i+γ

对于涉及到三个变量Y,X1,X2的数据做以下回归:

(1)Yi01X1i1i

(2)Yi01X2i2i

(3)Yi0iX1i2X2i3i

问在什么条件下才能有对于涉及到三个变量Y,X1,X2的数据做以下回归:  (1)Yi=α0+α1X1i+μ1i  (2),即多元回归与各自的一元回归所得的参数估计值相同。

简答题官方参考答案 (由简答题聘请的专业题库老师提供的解答)
由回归模型(1)与(2)分别知

对模型(3),令其样本回归模型的离差形式为
yi1x1i2x2i+e3i
求 ∑=(yi1x1i2x2i)2
的最小值,可得如下正规方程组:

解此方程组得


可见,当∑x1ix2i=0时,即X1与X2完全线性无关(正交)时,有。由此得多元回归的一个重要的结论:当各解释变量没有线性相关性时,多元回归中各解释变量的参数等于分别进行一元回归时解释变量的参数。
更多“对于涉及到三个变量Y,X1,X2的数据做以下回归: (1)Yi=α0+α1X1i+μ1i (2)Yi=β0+β1X2i+μ2i (3)Yi=γ0+γiX1i+γ”相关的问题
第1题
表8-6给出了以美元计算的每周消费支出(Y),每周收入(X2)和财富(X1)等的假想数据。a做Y对
表8-6给出了以美元计算的每周消费支出(Y),每周收入(X2)和财富(X1)等的假想数据。a做Y对

表8-6给出了以美元计算的每周消费支出(Y),每周收入(X2)和财富(X1)等的假想数据。

a做Y对X2和X3的普通最小二乘回归。

b.这一回归方程中是否存在着共线性?你是如何知道的?

c.分别做Y对X2和X3的回归,这些回归结果说明什么?

d.做X2对X3的回归,回归结果说明了什么?

e.如果存在严重的共线性,是否会删除一个解释变量?为什么?

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第2题
对变量X1,X2与Y测得试验数据如表9-15所示。检验变量Y与X1,X2之间线性相关关系

对变量X1,X2与Y测得试验数据如表9-15所示。

检验变量Y与X1,X2之间线性相关关系是否显著;如果显著,求Y关于X1,X2的二元线性回归方程。

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第3题
第10-15题依据如下信息: 某房产开发商研究家庭居住面积受家庭月收入(x1,单位:万元)、家庭人数(x2,单位:人)、家庭主要成员受教育年限(x3,单位:年)。选取了50个家庭的数据,建立多元回归模型,得到的部分结果如下:表-1 根据表-1, 要使得三个变量都显著,显著性水平应设为()

A.0.01

B.0.025

C.0.05

D.0.15

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第4题
有个回归模型包含应变量Y以及两个自变量(X1 和 X2),若以X1 对Y做回归,所估计得到的系数很小,但若以X1 ,X2 做回归,则显示X1 前面的估计系数增加了不少,请问这反映了一开始的一元线性回归存在:

A.不偏性

B.遗漏变量偏差

C.异方差

D.共线性

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第5题
通过线性回归分析,计算得到回归方程式:y=5+0.32x1-2.53x2+5.63x3,以下哪些说法是正确的()

A.x1、x2、x3 三个因素中,x3 是对y 影响最大的因素

B.在其它因素不变的情况下,x1 增加一个单位,y 减少0.32 个单位

C.x2 和y 变量为负直线相关

D.x1、x2、x3 三个因素均对y 有显著影响

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第6题
考虑有两个自变量X1 和 X2的回归模型,这两个自变量都是Y的影响因素。如果先使用X1 对Y做回归,估计得到的回归系数很小,但是同时使用X1 ,X2 做回归,发现X1 前面的回归系数变大了很多。这意味的前面的一元线性回归存在

A.异方差

B.完全共线性

C.虚拟变量陷阱

D.遗漏变量偏差

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第7题
六西格玛团队分析了过往车间产量(Y)与温度(X1)及反应时间(X2)的记录。建立了Y对于X1及X2的线性回归方程,并进行了ANOVA、回归系数显着性检验、相关系数计算等,证明选择的模型是有意义的,各项回归系数也都是显着的。下面应该进行:

A.结束回归分析,将选定的回归方程用于预报等

B.进行残差分析,以确认数据与模型拟合得是否很好,看能否进一步改进模型

C.进行响应曲面设计,选择使产量达到最大的温度及反应时间

D.进行因子试验设计,看是否还有其他变量也对产量有影响,扩大因子选择的范围

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第8题
六西格玛团队分析了历史上本车间产量(Y)与温度(X1)及反应时间(X2)的记录。建立了Y对于X1及X2的线性回归方程,并进行了ANOVA、回归系数显著性检验、相关系数计算等,证明我们选择的模型是有意义的,各项回归系数也都是显著的。下面应该进行:()

A.结束回归分析,将选定的回归方程用于预报等

B.进行残差分析,以确认数据与模型拟合得是否很好,看能否进一步改进模型

C.进行响应曲面设计,选择使产量达到最大的温度及反应时间

D.进行因子试验设计,看是否还有其它变量也对产量有影响,扩大因子选择的范围

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第9题
a.证明:如果对i=2,....k,rt=0,则:b.对于变量X1(=Y)对X2,X3,....Xt的回归
a.证明:如果对i=2,....k,rt=0,则:b.对于变量X1(=Y)对X2,X3,....Xt的回归

a.证明:如果对i=2,....k,rt=0,则:

b.对于变量X1(=Y)对X2,X3,....Xt的回归来说,这一发现有什么重要意义?

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第10题
某箱装100件产品,其中一、二和三等品分别为80、10和10件,现从中随机取一件,定义三个随变量X1⌘

某箱装100件产品,其中一、二和三等品分别为80、10和10件,现从中随机取一件,定义三个随变量X1,X2,X3如下

试求随机变量X1和X2的相关系数Cor(X1,X2).

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第11题
对问题minf(x1,x2)=x12+25x22中的变量x=(x1,x2)T

对问题minf(x1,x2)=x12+25x22中的变量x=(x1,x2)T做线性变换:y1=x2,y2=5x2,则原来的无约束优化问题变为minF(y1,y2)=y12+y22(**)。证明:从任意初始点y0出发,用最速下降法对问题(**)迭代一轮即可求得最优解。从中你可以得到什么启示?

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