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对线性回归模型作一些基本假定的最重要原因是()
A.为了便于确定模型的解释变量
B.为了使估计的参数具有良好的统计性质
C.为了便于确定所估计参数的均值
D.为了便于得出模型参数的估计值
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A.为了便于确定模型的解释变量
B.为了使估计的参数具有良好的统计性质
C.为了便于确定所估计参数的均值
D.为了便于得出模型参数的估计值
(1)对使用折扣券人数比例先作logit变换,再对使用折扣券人数比例与折扣比例,建立普通的一元线性回归模型。
(2)直接利用MATLAB统计工具箱中的glmfit命令,建立使用折扣券人数比例与折扣比例的logit模型,与(1)做比较,并估计若想要使用折扣券人数比例为25%,则折扣券的折扣比例应该为多大?
(i)变量train是工作培训指标变量。样本中有多少人参与了工作培训项目?一个男人实际参加工作培训最多达几个月?
(ii)将train对unem74,unem75,age,educ,black,hisp和married等几个人口统计和培训前变量做一个线性回归。这些变量在5%的显著性水平上联合显著吗?
(iii)估计第(ii)部分中线性模型的一个概率单位形式。计算所有变量联合显著性的似然比检验。你得到什么结论?
(iv)基于第(ii)部分和第(iii)部分的答案,为解释1978年的失业状况,参与工作培训可视为外生变量吗?请解释。
(v)做unem78对train的简单回归,并以方程形式报告结果。估计参与工作培训项目对1978年失业的概率有何影响?它统计显著吗?
(vi)做unem78对train的概率单位模型。将train的概率单位系数与第(v)部分线性模型中得到的系数相比较有意义吗?
(vii)求出第(v)部分与第(vi)部分的拟合概率。解释它们为什么相同。为了度量工作培训项目的效果和统计显著性,你将采用哪个方法?
(viii)在第(v)部分与第(vi)部分模型中将第(ii)部分中的所有变量作为额外控制变量。现在拟合概率还相同吗?它们之间有何关系?
(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。
(ii)保持其他因素不变,黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少?
(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗?
(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。
根据下表所给的资料,拟合一个回归模型,并回答下述问题。
(1)求出a、b,说明b的含意是什么?
(2)由题(1)所得的回归方程,标准估计误差是多少?
(3)对回归直线的斜率作显著性检验,P值是多少?
(4)一个13岁的男孩的血压估计值是多少?
血压与年龄的关系
年龄X 血压(mmHg)Y | 年龄X 血压(mmHg)Y |
5 94.4 6 97.7 7 101.9 8 104.5 9 106.3 | 12 113.8 13 117.7 14 121.6 15 122.3 16 123.6 |
A.营销人员太多,产生了鱼龙混杂的情况
B.总经理投入的管理时间不够,致使营销人员产生了看法
C.总经理的管理幅度太宽,以致无法对营销队伍进行有效的管理
D.营销队伍的管理层次太多,使得总经理无法与营销人员有效沟通