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正文內(nèi)容

西南大學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末考試題庫(編輯修改稿)

2025-04-21 07:42 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 2。解:(1)散點(diǎn)圖如下圖所示。 (X2,Y2) (Xn,Yn) (X1,Y1)首先計(jì)算每條直線的斜率并求平均斜率。連接和的直線斜率為。由于共有-1條這樣的直線,因此(2)因?yàn)閄非隨機(jī)且,因此這意味著求和中的每一項(xiàng)都有期望值,所以平均值也會有同樣的期望值,則表明是無偏的。(3)根據(jù)高斯-馬爾可夫定理,只有的OLS估計(jì)量是最佳線性無偏估計(jì)量,因此,這里得到的的有效性不如的OLS估計(jì)量,所以較差。解:(1)為收入的邊際儲蓄傾向,表示人均收入每增加1美元時人均儲蓄的預(yù)期平均變化量。(2)由于收入為零時,家庭仍會有支出,可預(yù)期零收入時的平均儲蓄為負(fù),因此符號應(yīng)為負(fù)。儲蓄是收入的一部分,且會隨著收入的增加而增加,因此預(yù)期的符號為正。實(shí)際的回歸式中,的符號為正,與預(yù)期的一致。但截距項(xiàng)為正,與預(yù)期不符。這可能是模型的錯誤設(shè)定造成的。如家庭的人口數(shù)可能影響家庭的儲蓄行為,省略該變量將對截距項(xiàng)的估計(jì)產(chǎn)生了影響;另外線性設(shè)定可能不正確。(3)擬合優(yōu)度刻畫解釋變量對被解釋變量變化的解釋能力。%的擬合優(yōu)度, %的變動。(4)檢驗(yàn)單個參數(shù)采用t檢驗(yàn),零假設(shè)為參數(shù)為零,備擇假設(shè)為參數(shù)不為零。在零假設(shè)下t 分布的自由度為n2=362=34。由t分布表知,雙側(cè)1%。可見斜率項(xiàng)的t 值大于臨界值,截距項(xiàng)小于臨界值,因此拒絕斜率項(xiàng)為零的假設(shè),但不拒絕截距項(xiàng)為零的假設(shè)。解:(1),本身沒有經(jīng)濟(jì)意義;(或下降)1個點(diǎn)將使得股票或債券收益率上升(或下降)。(2)為可決系數(shù),是度量回歸方程擬合優(yōu)度的指標(biāo),%的股票或債券收益率的變化是由變化引起的。當(dāng)然 也表明回歸方程對數(shù)據(jù)的擬合效果不是很好。(3)建立零假設(shè),備擇假設(shè),,查表可得臨界值,由于,所以接受零假設(shè),拒絕備擇假設(shè)。說明此期間IBM股票不是不穩(wěn)定證券。解:(1)這是一個橫截面序列回歸。(2),這個數(shù)字沒有經(jīng)濟(jì)意義;,價格上升1美元/磅,;(3)不能;(4)不能;在同一條需求曲線上不同點(diǎn)的價格彈性不同,若要求出,須給出具體的值及與之對應(yīng)的值。解:能用一元線性回歸模型進(jìn)行分析。因?yàn)?對方程左右兩邊取對數(shù)可得:令可得一元線性回歸模型:解:列表計(jì)算得據(jù)此可計(jì)算出回歸直線方程為 :進(jìn)一步列表計(jì)算得:這里,n=18,所以:六、上機(jī)練習(xí)題解:(1)使用Eviews軟件,ASP對GPA分?jǐn)?shù)的回歸結(jié)果如表所示。Dependent Variable: ASPVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.GPACRsquaredMean dependent var68260Adjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared resid+09Schwarz criterionLog likelihoodFstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic)從回歸結(jié)果看,GPA分?jǐn)?shù)的系數(shù)是統(tǒng)計(jì)顯著的,對ASP有正的影響。(2)使用Eviews軟件,ASP對GMAT分?jǐn)?shù)的回歸結(jié)果如表所示。Dependent Variable: ASPVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.GMAT0C0RsquaredMean dependent var68260Adjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared resid+09Schwarz criterionLog likelihoodFstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic)0從回歸結(jié)果看,GMAT分?jǐn)?shù)與ASP顯著正相關(guān)。(3)使用Eviews軟件,ASP對學(xué)費(fèi)X的回歸結(jié)果如表所示。Dependent Variable: ASP    VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. XCRsquared Mean dependent var68260Adjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid+09 Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)從計(jì)算結(jié)果看,每年的學(xué)費(fèi)與ASP顯著正相關(guān)。學(xué)費(fèi)高,ASP就高;但學(xué)費(fèi)僅解釋了ASP變化的一部分(不到50%),明顯還有其他因素影響著ASP。(1) 使用Eviews軟件回歸結(jié)果如表所示Dependent Variable: GPAVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. XC0Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)從回歸結(jié)果看,盡管高學(xué)費(fèi)的商業(yè)學(xué)校與高質(zhì)量的MBA成績略有正縣相關(guān)性,但學(xué)費(fèi)對GPA分?jǐn)?shù)的影響是不顯著的,而也無法得出學(xué)費(fèi)是影響GPA分?jǐn)?shù)的主要原因的結(jié)論。解:(1)利用所給數(shù)據(jù)做圖,如圖所示(2)從上圖可見,CPI指數(shù)與Samp。P指數(shù)正相關(guān),且呈近似的新線性關(guān)系。(3)使用Eviews軟件回歸結(jié)果如表所示。Dependent Variable: Samp。P    VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CPICRsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)回歸結(jié)果顯示,CPI指數(shù)與Samp。P指數(shù)正相關(guān),斜率表示當(dāng)CPI指數(shù)變化1個點(diǎn),會使Samp。;截距表示當(dāng)CPI指數(shù)為0時,Samp。,此數(shù)據(jù)沒有明顯的經(jīng)濟(jì)意義。第三章 多元線性回歸模型一、名詞解釋130多元線性回歸模型 調(diào)整的決定系數(shù)偏回歸系數(shù) 正規(guī)方程組方程顯著性檢驗(yàn)二、單項(xiàng)選擇題在模型的回歸分析結(jié)果中,有,則表明 ( )A、解釋變量對的影響不顯著 B、解釋變量對的影響顯著C、模型所描述的變量之間的線性關(guān)系總體上顯著D、解釋變量和對的影響顯著設(shè)為回歸模型中的實(shí)解釋變量的個數(shù),為樣本容量。則對回歸模型進(jìn)行總體顯著性檢驗(yàn)(檢驗(yàn))時構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)量為 ( )A、 B、 C、 D、已知二元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為,估計(jì)用樣本容量為,則隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差的OLS估計(jì)值為 ( )A、 B、 40 C、 D 、在多元回歸中,調(diào)整后的決定系數(shù)與決定系數(shù)的關(guān)系為 ( )A、 B、 C、 D、與的關(guān)系不能確定下面說法正確的有 ( )A、時間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)沒有差異 B、對回歸模型的總體顯著性檢驗(yàn)沒有必要C、總體回歸方程與樣本回歸方程是有區(qū)別的D、決定系數(shù)不可以用于衡量擬合優(yōu)度根據(jù)調(diào)整的可決系數(shù)與F統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系可知,當(dāng)時,有 ( )A、F=0 B、F=-1 C、F→+∞ D、F=∞線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)量是隨機(jī)向量的函數(shù),即。是 ( )A、隨機(jī)向量 B、非隨機(jī)向量 C、確定性向量 D、常量下面哪一表述是正確的 ( )A、線性回歸模型的零均值假設(shè)是指B、對模型進(jìn)行方程顯著性檢驗(yàn)(即檢驗(yàn)),檢驗(yàn)的零假設(shè)是C、相關(guān)系數(shù)較大意味著兩個變量存在較強(qiáng)的因果關(guān)系D、當(dāng)隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差估計(jì)量等于零時,說明被解釋變量與解釋變量之間為函數(shù)關(guān)系對于,如果原模型滿足線性模型的基本假設(shè)則在零假設(shè)下,統(tǒng)計(jì)量(其中是的標(biāo)準(zhǔn)誤差)服從 ( )A、 B、 C、 D、下列說法中正確的是 ( )A、如果模型的R2很高,我們可以認(rèn)為此模型的質(zhì)量較好B、如果模型的R2很低,我們可以認(rèn)為此模型的質(zhì)量較差C、如果某一參數(shù)不能通過顯著性檢驗(yàn),我們應(yīng)該剔除該解釋變量D、如果某一參數(shù)不能通過顯著性檢驗(yàn),我們不應(yīng)該隨便剔除該解釋變量三、多項(xiàng)選擇題殘差平方和是指 ( )A、隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的變差B、解釋變量變動所引起的被解釋變量的變差C、被解釋變量的變差中,回歸方程不能作出解釋的部分D、被解釋變量的總離差平方和回歸平方之差E、被解釋變量的實(shí)際值與擬合值的離差平方和回歸平方和是指 ( )A、被解釋變量的觀測值與其均值的離差平方和B、被解釋變量的回歸值與其均值的離差平方和C、被解釋變量的總體平方和與殘差平方和之差D、解釋變量變動所引起的被解釋變量的離差的大小E、隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的離差大小對模型滿足所有假定條件的模型進(jìn)行總體顯著性檢驗(yàn),如果檢驗(yàn)結(jié)果總體線性關(guān)系顯著,則很可能出現(xiàn) ( )A、 B、C、 D、E、設(shè)k為回歸模型中的參數(shù)個數(shù)(包含截距項(xiàng))則總體線性回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時所用的F統(tǒng)計(jì)量可以表示為 ( )A、 B、C、 D、E、在多元回歸分析中,調(diào)整的可決系數(shù)與可決系數(shù)之間 ( )A、 B、C、只可能大于零 D、可能為負(fù)值E、不可能為負(fù)值四、判斷題滿足基本假設(shè)條件下,樣本容量略大于解釋變量個數(shù)時,可以得到各參數(shù)的唯一確定的估計(jì)值,但參數(shù)估計(jì)結(jié)果的可靠性得不到保證
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