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[单选题]

对每个解释变量进行显著性检验,应采用什么检验?

A.卡方检验

B.F检验

C.Z检验

D.T检验

提问人:网友philips138 发布时间:2022-01-07
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第1题
设回归模型中的解释变量个数为k,则对总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为( )

A、

B、

C、

D、

E、

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第2题
多元线性回归中,所有可能影响到输出变量的因素都应该放在模型当中。
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第3题
利用MEAP00 O1中的数据回答本题。(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
利用MEAP00 O1中的数据回答本题。

(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?

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第4题
使用GPA3.RAW数据。数据集来自某大学秋季和春季两个学期的366名学生运动员[类似的一个分析见于Maloney and McCormick(1993),但现在我们利用一个真正的面板数据集]。因为有了每个学生的两学期数据,所以适用于一个非观测效应模型。我们主要关注的问题是:运动员们是否在其赛季所在的那个学期里成绩更差呢?

(i)用混合OLS估计一个以学期GPA(trmgpa)为因变量的模型。解释变量是sprng,sat,hsperc,feale,black,white,frestsem,tothrs,crsgpa和season。试解释season的系数。它统计显著吗?

(ii)在仅参与秋季运动项目的运动员中,大多数是足球运动员。假定足球运动员的能力水平和其他运动员的能力水平有系统差异。如果SAT分数和中学成绩百分位数不能很好地反映一个人的能力水平,那么混合OLS估计量将是有偏误的。试解释。

(iii)现在,取两个学期数据的差分,问哪些变量将随之消失?现在检验赛季效应。

(iv)你能想象一个或多个有潜在重要性而又不随时间而变化的变量,在此分析中被我们忽略了吗?

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第5题
【单选题】一元线性回归模型对回归系数显著性进行t检验,构造的t统计量为 。

A、TIM截图20190417103849.png

B、TIM截图20190417103855.png

C、TIM截图20190417103901.png

D、TIM截图20190417103906.png

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第6题
对整个多元线性回归模型的显著性检验,应采用()

A. z检验

B. t检验

C. F检验

D. 卡方检验

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第7题
统计推断检验包括( )

A、拟合优度检验

B、变量的显著性检验

C、方程的显著性检验

D、多重共线性检验

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第8题
通常对模型参数施加线性约束后,模型中参数个数会发生什么变化?

A、增加

B、减少

C、不变

D、无法判断

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第9题
受约束回归的ESS与不受约束回归的ESS相比,大小如何?

A、更大

B、更小

C、相等

D、无法比较

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