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[主观题]

在简单线性回归模型y=β01x+u中,假定E(u)≠0。令α0=E(u),证明:这个模型总可以改写

在简单线性回归模型y=β01x+u中,假定E(u)≠0。令α0=E(u),证明:这个模型总可以改写

为另一种形式:斜率与原来相同,但截距和误差有所不同,并且新的误差期望值为零。

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更多“在简单线性回归模型y=β0+β1x+u中,假定E(u)≠0。令α0=E(u),证明:这个模型总可以改写”相关的问题

第1题

(i)在前4个高斯-马尔可夫假定之下,考虑简单回归模型y=β01x+u,对某个函数g(z),比如g
(i)在前4个高斯-马尔可夫假定之下,考虑简单回归模型y=β01x+u,对某个函数g(z),比如g

(x)=x2或g(x)=log(1+x2) 。定义zi=g(xi)定义一个斜率估计量为

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第2题

对于模型Yt=β1t+β2Xt+ut,β1t=α0+α1Zt,如果Zt为虚拟变量,则上述模型就是一个()。

A.常数参数模型

B.截距与斜率同时变动模型

C.截距变动模型

D.分段线性回归模型

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第3题

利用JTRAIN3.RAW中的数据。 (i)估计简单回归模型re78=β01train+u,并用常用格式报告
利用JTRAIN3.RAW中的数据。 (i)估计简单回归模型re78=β01train+u,并用常用格式报告

利用JTRAIN3.RAW中的数据。

(i)估计简单回归模型re78=β01train+u,并用常用格式报告结论。基于这个回归,1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗?

(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re78-re75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训,所以我们没有必要对train进行差分。也就是说,如果我们定义ctrain=train78-train75,那么,由于train75=0,所以ctrain=train78.)现在,培训的估计影响有多大?讨论它与第(i)部分估计值的比较。

(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间,并描述你的结论。

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第4题

在多元线性回归模型中,解释变量可以有相关性()
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第5题

在多元线性回归模型中,因变量y可看作是各个自变量的线性函数()
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第6题

较复杂的模型(如神经网络),相对于较简单的模型(如线性回归),预测的结果()

A.偏差更小,方差更大

B.方差更小,偏差更大

C.偏差更小,方差更小

D.偏差更大,方差更大

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第7题

在一个二元线性回归模型中,X1和X2都是因变量的影响因素。先用Y仅对X1回归,发现没有相关性。接着用Y对X1和X2回归,发现斜率系数有较大变化,这说明第一个模型中存在()。

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

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第8题

在回归直线y=β0+β1x中,β1<0,则x与y之间的相关系数()

A.r=0

B.r=1

C.0

D.-1

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第9题

在二元线性回归模型中,表示()

A.当X2不变时,X1每变动一个单位Y的平均变动

B.当X1不变时,X2每变动一个单位Y的平均变动

C.当X1和X2都保持不变时,Y的平均变动

D.当X1和X2都变动一个单位时,Y的平均变动

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第10题

数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富(nenfa)、被调查者年龄(age)、家庭年收入(inc)、家庭规模(fsi

数据集401KSUBS.RAW包含了净金融财富(nenfa)、被调查者年龄(age)、家庭年收入(inc)、家庭规模(fsize)方面的信息,以及参与美国个人的特定养老金计划方面的信息。财富和收入变量都以千美元为单位记录。对于这里的问题,只使用无子女已婚者数据(marr=1,fsize=2)。

(i)数据集中有多少无子女已婚夫妇?

(ii)利用OLS估计模型

nettfa=β01inc+β2age+u;

并以常用格式报告结果。解释斜率系数。斜率估计值有何惊人之处吗?

(iii)第(ii)部分的回归截距有重要意义吗?请解释。

(iv)在1%的显著性水平上,针对H02>1检验H0: β2=1,求出p值。你能拒绝H0吗?

(V)如果你做一个nettfa对inc的简单回归,inc的斜率估计值与第(ii)部分的估计值有很大不同吗?为什么?

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