在回归分析中,用来预测或用来解释另一个变量的一个或多个变量称为()。A.自变量B.因变量C.随
在回归分析中,用来预测或用来解释另一个变量的一个或多个变量称为()。
A.自变量
B.因变量
C.随机变量
D.非随机变量
在回归分析中,用来预测或用来解释另一个变量的一个或多个变量称为()。
A.自变量
B.因变量
C.随机变量
D.非随机变量
在回归分析中,用来预测或用来解释的变量称为()。
A.自变量
B.因变量
C.随机变量
D.非随机变量
A.用来评价因变量预测值的准确程度的
B.对因变量的点估计
C.用来评价自变量系数估计值的准确程度的
D.用来评价自变量系数估计值的置信区间的
A.一般来说,解释变量是可控制的变量,被解释变量是随机变量
B.两个变量不是对等的关系
C.利用一元线性回归模型,两个变量可以相互求解,即知道其中一个,一定可以求出另一个
D.根据回归系数的估计值,可以判定这两个变量的线性相关的方向
E.对于毫不相关的两个变量,也可以求得经验回归方程,并进行预测
A.机器学习就是从大量数据中学习规律,从而能够做出智能识别或预测
B.损失函数用来估量模型的预测值与真实值的不一致程度
C.在一元线性回归中包含两个或者两个以上的自变量
D.多元线性回归模型对应高维空间中的一个超平面
A.一元线性回归预测是回归预测的基础,预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验,通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率,即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比,是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0,表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1,则表示自变量与因变量无线性关系
(i)使用RETURN.RAW中的数据,估计了如下方程:
检验这些解释变量在5%的显著性水平上是否联合显著。存在个别显著的解释变量吗?
(ii)现在使用netinc和salary的对数形式重新估计这个模型
第(i)部分的结论有没有什么变化?
(iii)在第(ii)部分中,我们为什么不用dks和eps的对数?
(iv)总的看来,股票回报可预测性的证据是强还是弱?
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