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提问人：网友zhangying
发布时间：2023-04-18
[主观题]
在n=45的一组样本估计的线性回归模型中，包含有4个解释变量，若计算的R2为0.8232，则调整
的R2为（）。
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A．0．8011
B．0．8055
C．0．806
D．0．8232
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更多“在n=45的一组样本估计的线性回归模型中，包含有4个解释变量，若计算的R2为0.8232，则调整”相关的问题
第2题
在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中,计算得多重决定系数为0.8500,则调整后的多重决定系数为()
A.0.8603
B.0.8389
C.0.8655
D.0.8327
第3题
在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得多重决定系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为（）
A.0.8603
B.0.8389
C.0.8655
D.0.8327
第5题
在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得可决系数为0.8500，则调整后的可决系数为（）
A.0.8603
B.0.8389
C.0.8655
D.0.8327
第8题
根据一个n=30的样本估计一元线性回归模型的后,计算得DW＝1.4，已知在5%的显著性下，
,则认为原模型
A.存在正的一阶自相关
B.存在负的一阶自相关
C.不存在一阶自相关
D.无法判断是否存在一阶自相关
第9题
下列统计处理中，属于描述统计的是( )。
下列统计处理中，属于描述统计的是（)。
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A.利用均值测度一组数据的集中趋势
B.利用抽样调查数据推断城镇居民平均收入
C.利用样本信息推断消费者对某品牌的知晓度
D.利用最小二乘法拟合线性回归模型
第10题
利用BARIUM.RAW中的数据。 （i)用前119次观测（即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模
利用BARIUM.RAW中的数据。
(i)用前119次观测(即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模型
。这个回归的标准误是什么？
(ii)同样用除了最后12个月以外的所有数据，估计chnimp的一个AR(1)模型。把这个回归的标准误与第(i)部分中的标准误相比较。哪一个模型提供了更好的样本内拟合？
(iii)用第(i)和第(ii)部分中的模型计算1988年12个月的提前一期预测误差。(每个方法都应该得到12个预测误差。)计算并比较这两种方法的RMSE和MAE。就样本外提前一期预测而言，哪种方法效果更好？
(iv)在第(i)部分的回归中添加月度虚拟变量。它们是联合显著的吗？(当我们检验联合显著性时，不必担心误差中轻度的序列相关。)
第11题
利用APPLE.RAW中的数据。这些电话调查数据是为了得到（假想的)“环保”苹果需求。调查者向每个家庭
利用APPLE.RAW中的数据。这些电话调查数据是为了得到(假想的)“环保”苹果需求。调查者向每个家庭都(随机地)介绍了正常苹果和环保苹果的一组价格，并询问他们愿意购买每种苹果的磅数。
(i)对于样本中的660个家庭，有多少家庭报告称在预定价格上不愿意购买环保苹果？
(ii)变量ecolbs看上去在严格正值上具有连续分布吗？你的回答对ecolbs托宾模型的适当性有何含义？
(iii)以ecoprc、regprc、famic和hhsize作为解释变量，估计一个托宾模型。哪些变量在1%的水平上显著。
(iv)faminc和hhsize联合显著吗？
(v)第(iii)部分中价格变量系数的符号与你的预期一致吗？请解释。
(vi)令β1和β2为ecoprc和regprc的系数，相对一个双侧备择假设，检验假设H0:-β1=β2。报告检验的p值。(如果你的回归软件不能很容易地计算这种检验，你可能还要参考教材4.4节
(vii)对样本中的所有观测求E(ecolbslx)的估计值[见方程(17.25)]，称之为ecolbsi。最大和最小拟合值是多少？
(viii)计算ecolbs，和ecolbsi之相关系数的平方。
(ix)现在，利用第(iii)部分中同样的解释变量，估计ecolbs的一个线性模型。为什么OLS估计值比托宾估计值小那么多？从拟合优度来看，托宾模型比线性模型更好吗？
(x)评价如下命题：“由于托宾模型的R，如此之小，所以估计的价格效应可能是不一致的。”
