如果结果不匹配，请 
更多“参数的最小二乘法是使因变量的观测值与估计值之间的离差平方和达…”相关的问题
设总体X的概率密度函数为
x1，x2，...，xn是从X取出的样本观测值，求总体参数a的矩估计值和最大似然估计值。
个h是负的？
(ii)在式(12.48)中增加returnt-12然后再计算拟合值ht存在负的ht吗？
(iii)利用第(ii)部分得到的ht用加权最小二乘法(像在8.4节中那样)估计式(12.47)。将民的估计值与方程(11.16)中的对应结果进行比较。
(iv)现在用WLS估计方程(12.47)，并用式(12.51)中估计的ARCH模型求出ht。这时， 你的结果与(iii)中的结果是否相同？
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？
A、间接最小二乘法
B、工具变量法
C、二阶段最小二乘法
D、有限信息极大似然法
(i)加州的安全带法规在何年何月生效？高速公路上的限速何时提高到每小时65英里。
(ii)将变量log(1otacc)对一个线性时间趋势和11个月度虚拟变量(1月作为基期)进行回归。解释时间趋势变量的系数估计值。你认为交通事故总数中存在季节性吗？
(iii)在第(ii)部分的回归中添加变量wkends，unem，spdlaw和belilw。讨论失业变量系数。你认为它的符号和大小合理吗？
(iv)在第(iii)部分的回归中，解释spdlw和beltlaw的系数。估计的影响如你所料吗？请解释。
(v)变量prefar是至少导致1人死亡的交通事故百分数。注意这个变量是一个百分数，而不是比例。在此期间prefar的平均值是多少？其大小看来正确吗？
(vi)用prcfat而非log(totacc)作为因变量重做第(ii)部分的回归。讨论最高限速和安全带法规变量的估计效应和显著性。
表示OLS估计回归值，e表示残差，则回归直线满 足（）。
A.正交投影可以按线性最小均方估计来计算
B.观测的预测误差也称为新息
C.滤波方程可以理解为预测加修正项，修正的系数项称为卡尔曼增益
D.预测值是根据模型中的确定性部分来预测的，而白噪声是不可预测的
