![](https://lstatic.shangxueba.com/jiandati/h5/images/m_q_title.png)
假设决定y的总体模型是,而这个模型满足假定MLR.1~MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。回归的OLS
假设决定y的总体模型是,而这个模型满足假定MLR.1~MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。
回归的OLS估计量。(给定样本中自变量的值)证明
的期望值是
假设决定y的总体模型是,而这个模型满足假定MLR.1~MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。
回归的OLS估计量。(给定样本中自变量的值)证明
的期望值是
试利用以上数据:
(1)拟合简单线性回归方程,并对回归系数的经济意义作出解释;
(2)计算决定系数和回归估计的标准误差::
(3)对β2进行显著水平为5%的显著性检验:
(4)假定明年1月销售收入为800万元,利用拟合的回归方程预测相应的销售成本,并给出置信度为95%的预测区间。
(i)使用OLS估计模型
并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性水平上,每个解释变量都是统计显著的吗?
(ii)求出第(i) 部分中回归的拟合值。拟合值的取值范围是多少?它与math4的实际数据取值范围相比如何?
(iii)求出第(i)部分中回归的残差。哪类学校具有最大的(正)残差?对这个残差给予解释。
(iv)在方程中增加所有解释变量的平方项,检验它们的联合显著性。你会把它们放到模型中吗?
(v)回到第(i)部分中的模型,将因变量和每个解释变量都除以各自的样本标准差,并重新进行回归。(除非你还将每个变量分别减去了各自的均值,否则还应该包括一个截距项。)以标准差为单位,哪个解释变量对数学考试通过率具有最大的影响?
其中,e是一个随机变量,且有E(e)=0和Var(e)=, 假设e独立于inc。
(Ⅰ) 证明:若F(u|ic)=0, 则满足零条件均值的关键假设(假定SLR.4) 。[提示:若e独立于inc,则E(u|inc)=E(e)]
(Ⅱ) 证明:若Var(u|nc)=, 则不满足同方差假定SLR.5。特别地,sav的方差随着inc而增加。[提示:若e和inc独立,则Var(e|inc)=Var(e)。]
(III)讨论支持储蓄方差随着家庭收入递增的证据。
为了保护您的账号安全,请在“简答题”公众号进行验证,点击“官网服务”-“账号验证”后输入验证码“”完成验证,验证成功后方可继续查看答案!