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[单选题]

在线性回归中,R平方是回归平方和对总离差平方和的占比,可以表示为()。

A.SSR/SST

B.SSE/SST

C.SSR/SSE

D.SSE/SSR

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第1题
无论是一元线性回归还是多元线性回归,总离差平方和都等于回归平方和加残差平方和。()
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第2题
一元线性回归中总平方和记为SST,回归平方和记为SSR,残差平方和为SSE。它们的自由度分别为()。

A.nn-11

B.n-11n-2

C.n-1n-21

D.n1n-1

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第3题
假设根据102组统计数据算得的一个一元线性回归问题的总离差平方和SST=100,回归平方和SSR=81,则错误的选项是()。

A.残差平方和SSe=19

B.判定系数R2为0.81

C.估计标准差为0.9

D.样本相关系数R为0.9或-0.9

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第4题
在一元线性回归中,判定系数R²反映直线的拟合程度()
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第5题
在一元线性回归中,判定系数R²的平方根等于自变量和因变量的相关系数()
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第6题
本题要用到TRAFFIC 2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机

本题要用到TRAFFIC2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机习题11中曾被使用过。

(i)利用标准的迪基-富勒回归, 检验Itotacc, 是否具有单位根。在2.5%的显著性水平上, 你能拒绝单位根的存在吗?

(ii)现在,在第(i)部分的检验中增加两个滞后变化,并计算增广迪基-富勒检验。你得到什么结论?

(iii)在第(ii) 部分的ADF回归中增加一个线性时间趋势变量。现在情况又将如何?

(iv)根据第(i) 部分至第(ii) 部分的结论, 你认为对I to tacc, 的最好刻画是:一个Ⅰ(1)过程还是一个含有线性时间趋势的Ⅰ(O)过程?

(v)在一个ADF回归中, 利用两个滞后项来检验致死交通事故百分数pre fat是否存在单位根。在此情形中,包含一个线性时间趋势与否是否有关系?

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第7题
关于回归模型的有关说法,哪些是正确的()。

A、拟合优度R2的取值范围是-1≤R2≤1

B、回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大,说明拟和的效果越好

C、拟合优度R2越接近1,说明拟合的效果越好

D、t检验是用来检验方程整体的显著性的

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第8题
文件FISH.RAW包含了曼哈顿区富尔顿鱼市上鱼价和销售量的97次日观测数据。利用变量log(avgprc)作
文件FISH.RAW包含了曼哈顿区富尔顿鱼市上鱼价和销售量的97次日观测数据。利用变量log(avgprc)作

为因变量。

(i)将log(avgprc)对四个工作日虚拟变量(星期五作为基准)进行回归,其中包含一个线性时间趋势。有价格在一周之内系统变化的证据吗?

(ii)现在,增加变量wave2和wave3,它们度量了过去几天的浪高。这些变量个别显著吗?描述一种机制,使得海面越是风大浪急,鱼价就越高。

(iii)在回归中增加了wave2和wave3后,时间趋势有何变化?接下来会发生什么?

(iv)解释为什么回归中所有的解释变量都被安全地假定为严格外生的。

(v)检验误差中的AR(1)序列相关。

(vi)利用4阶滞后求尼威-韦斯特标准误。wave2和wave3的r统计量如何?与通常OLS的统计量相比,你预计它会变大还是变小?

(vii)现在,求第(ii)部分中估计模型的普莱斯-温斯顿估计值。wave2和wave3是联合显著的吗?

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第9题
线性回归中,检验回归模型的F统计量,通常与给定的F临界值做比较,这里与F相比较的临界值取为,如果是一元线性回归,则临界值直接取为,这里的参数的含义为:

A.为显著性水平,k为回归模型中自变量的个数,n为样本容量

B.为显著性水平,k为样本容量,n为回归模型中自变量的个数

C.为显著性水平,k为回归模型中自变量的次数,n为样本容量

D.为显著性水平,k为回归模型中自变量的个数,n为回归模型中自变量的次数

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第10题
回归平方和是指()。
回归平方和是指()。

A、被解释变量的观测值Y与其平均值的离差平方和

B、被解释变量的回归值与其平均值的离差平方和

C、被解释变量的总体离差平方和与残差平方和之差

D、解释变量变动所引起的被解释变量变动的离差的大小

E、随机因素影响所引起的被解释变量的离差大小

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第11题
利用NYSE.RAW中的数据。 (i)估计教材方程(12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u2t在整个

利用NYSE.RAW中的数据。

(i)估计教材方程(12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u2t在整个样本中的平均值、最小值和最大值。

(ii)利用OLS残差平方估计如下的异方差性模型

报告估计系数、标准误、R²和调整R²。

(ii)将条件方差描述成滞后return-1的函数。方差在return_,取何值时最小?这个方差是多少?

(iii)为了预测动态方差,第(ii)部分的模型得到了负的方差估计值吗?

(v)第(ii)部分中的模型拟合效果比教材例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差?请解释。

(vi)在教材方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后ut-22。这个滞后看起来重要吗?这个ARCH(2)模型比第(ii)部分中的模型拟合得更好吗?

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