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[单选题]

多元回归模型与简单线性模型的一个根本差别是,它包含的自变量有()

A.2个

B.3个

C.2个或2个以上

D.不确定

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更多“多元回归模型与简单线性模型的一个根本差别是,它包含的自变量有…”相关的问题
第1题
复合型序列的预测方法主要有()

A.季节性多元回归模型

B.季节自回归模型

C.时间序列分解法预测

D.线性趋势预测

E.非线性趋势预测

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第2题
简单线性回归模型包含变量的个数是()

A.1个

B.2个

C.3个

D.不确定

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第3题
指数平滑模型中最高阶的是()

A.布朗线性指数平滑模型

B.简单指数平滑模型

C.三次指数平滑模型

D.二次指数平滑模型

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第4题
在例10.4中我们把明显包括长期倾向θ0的模型写成,为简单起见,我们省略了其他解释变量。像通常的

在例10.4中我们把明显包括长期倾向θ0的模型写成,

为简单起见,我们省略了其他解释变量。像通常的多元回归分析一样,θ0应该具有其他情况不变的解释。也就是说, 保持不变, 若pet增加一美元,则gfrt应该改变θ0

(i)若保持不变,但pet增加,那么pet-1和pet-2应该如何变化?

(ii)第(i)部分中的答案如何有助于你把上述方程中的θ0理解为LRP。

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第5题
最适用于没有明显趋势的、比较平稳的时间序列的模型是()

A.布朗线性指数模型

B.三次指数平滑

C.简单移动平均模型

D.加权移动平均模型

E.回归趋势模型

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第6题
文件JTRAIN2.RAW包含了对一群男人进行工作培训实验的数据。这些人可以在1976年1月至1977年中进
入培训,培训项目在1977年12月结束。其思想是想检验参与工作培训项目是否影响失业概率和1978年的工资。

(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?

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第7题
停车需求预测模型一般有()。

A.产生率模型

B.重力模型

C.多元回归模型

D.出行吸引模型

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第8题
考虑含有三个自变量的多元回归模型, 并满足假定MLR.1~MLR.4,

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第9题
线性回归模型添加一个不重要的特征可能会造成R-square增加。()
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第10题
估算多元回归模型方程中的未知数的方法是()A.最小二乘法B.多共线性法C.戈德菲尔德法D.德宾—沃森

估算多元回归模型方程中的未知数的方法是()

A.最小二乘法

B.多共线性法

C.戈德菲尔德法

D.德宾—沃森法

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