判定系数的大小不受回归模型中所包含的解释变量个数的影响。

B．0．8

C．0．4

D．0．32

从x₂到x_t各不相关。这样的变量叫做正交变量(orthogonal variab1es)。在这种情形中，

a.(x’x)矩阵的结构将是怎样的?

b.你将怎样求

c.的方差协方差矩阵具有何种性质?

d.假如你在做完回归之后，想再引进另一正交变量到模型中来，你需要重新计算先前的系数吗?为什么?

(i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗?失业率也一样吗?

(i)估计一个将prcfat的一阶差分Aprcfat与第10章的计算机练习C11第(vi)部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量;不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗?

(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)第10章的计算机练习C11第(vi)部分中的回归。]

中的回归系数及其标准误均已知，你如何估计一下回归模型参数及其标准误?

B、存在其他关系

C、一定没有任何关系

D、存在线性关系

调整后的判定系数的正确表达式有（ ）。

A、

B、

C、

D、

E、