什么时候面板数据回归模型是不适用的？举一些例子。

A.不存在时间效应

B.不存在个体效应

C.模型中每个个体的斜率一定不同

D.模型包含的变量，随着时间变，但一定不随着个体变

A.只有一个自变量和一个因变量的线性回归模型叫一元线性回归模型

B.在各种回归分析中，一元线性回归分析是整个回归分析的基础

C.为了得到尽可能准确的模型参数，需要借助于最小二乘法，将所有的数据都用上

D.一般认为，在不考虑系统演化的尺度范围的情况下，样本数越大，数据序列越长，回归模型就越可靠

A.多元线性回归模型

B.非线性回归模型

C.联立方程模型

D.面板数据模型

A.提供了更多的观测值

B.可以分析跨时期但是不垮个体的影响

C.可以控制一些无法观测的遗漏变量的影响

D.可以做更复杂的模型

什么是市场出清模型？什么时候市场出清的假设是适用的？

What is a market-clearing model？ When is the assumption of market clearing appropriate？

A.一元线性回归模型

B.多元线性回归模型

C.多元线性回归模型拓展（多重共线性、异方差、序列相关）

D.非经典计量模型（虚拟变量、面板模型、二元离散模型、联立方程等等）

年了。在今年使用这个模型时，这位审计发现r2的值显著下降，但是模型看起来工作的很好。下面哪一项关于这种变化的说法正确？

A.如果使用横断面数据进行回归分析会使r2的值上升。

B.回归分析对估计利息收入不再适用。

C.一些没有包括在模型中的新的因素引起了收入的变化。

D.线性回归分析会提高模型的可信度。

可以从哪些方面进行调整,评分标准为最后输出的预测集上的平均误差, 平均误差越低越好。 经典的线性回归模型主要用来预测一些存在着线性关系的数据集。回归模型可以理解为:存在一个点集,用一条曲线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线,则称为线性回归。如果是一条二次曲线,则被称为二次回归。线性回归是回归模型中最简单的一种。 本教程使用PaddlePaddle建立起一个鲍鱼年龄预测模型。 在线性回归中: （）