题目内容
（请给出正确答案）
A.剔除所有的共线性变量
B.剔除共线性变量中的一个
C.通过计算方差膨胀因子（VarianceInflationFactor，VIF）来检查共线性程度，并采取相应措施
D.删除相关变量可能会有信息损失，我们可以不删除相关变量，而使用一些正则化方法来解决多重共线性问题，例如Ridge或Lasso回归
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
更多“一个回归模型存在多重共线问题。在不损失过多信息的情况下，可如…”相关的问题
A.移除两个共线变量
B.不移除两个变量，而是移除一个
C.移除相关变量可能会导致信息损失，可以使用带罚项的回归模型（如ridge或lassoregression）
A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最正确线性无偏估计量
B.多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善
C.虽然多重共线性下，很难准确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进展预测
D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性
A.用横截面数据建立家庭消费支出对家庭收入水平的回归模型
B.用横截面数据建立产出对劳动和资本的回归模型
C.以凯恩斯的有效需求理论为根底构造宏观计量经济模型
D.以国民经济核算XX为根底构造宏观计量经济模型
E.以30年的时序数据建立某种商品的市场供需模型
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 |
利用CHARITY.RAW中的数据回答如下问题
(i)用普通最小二乘法估计如下模型：
按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。其R²与不使用giftlast和propresp的简单回归所得到的R²相比如何？
(ii)解释mailsyear的系数，它比对应的简单回归系数更大还是更小？
(iii)解释propresp的系数，千万要注意propresp的度量单位。
(iv)现在，在这个方程中增加变量avggif。这将对mailsyear的估计效应造成什么样的影响？
(v)在第(iv)部分的方程中，giftlast的系数有何变化？你认为这是怎么回事？
