(1)如果真实的模型是Yi=β1Xi+μi,但你却拟合了一个带截距项的模型Yi=α0⌘
(1)如果真实的模型是Yi=β1Xi+μi,但你却拟合了一个带截距项的模型Yi=α0+α1Xi+νi,试评述这一设定误差的后果。
(2)在(1)中,假设真实的模型是带截距项的模型,而你却对过原点的模型进行了普通最小二乘回归。请评述这一模型误设的后果。
(1)如果真实的模型是Yi=β1Xi+μi,但你却拟合了一个带截距项的模型Yi=α0+α1Xi+νi,试评述这一设定误差的后果。
(2)在(1)中,假设真实的模型是带截距项的模型,而你却对过原点的模型进行了普通最小二乘回归。请评述这一模型误设的后果。
如果真实的模型是Yi=β1Xi-μt,但你却拟合了一带截距项的模型
Yi=α0+α1Xi+vi
试评述这一设定误差的后果。
A.系数β1表示自变量X变化一个单位所引起的Y的取值的变化
B.E(Yi|Xi) = β0+ β1Xi
C.Pr(Y=1|X) = β0+ β1Xi
D.该模型中预测概率的值可能小于0或者大于1
在满足基本假设条件下,对一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi,i=1,2,…,n,Yi服从()。
A.正态分布且均值为β0+β1Xi
B.F分布且均值为β0+β1Xi
C.t分布且均值为β0+β1Xi
D.正态分布且均值为0
A、Yi=β0+βiXi3+μi
B、Yi=β0+β1(β2Xi)+μi
C、Yi=1+β0(1?Xiβ1)+μi
D、Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi
E、logYi=β0+β1logXi+ui
4 没有截距项的一元回归模型
Yi=β1Xi+μi
称之为过原点回归(regression through the origin)。试证明:
假设真实模型是,但你估计了。如果你利用Y在X=-3、-2、-1、0、1、2、3处的观测并估计了“不正确”的模型,这些估计值将出现什么偏误?
对回归模型Yi=β0β1χi+μi进行检验时,通常假定μi服从()。
A.N(0,σ12)
B.t(n-2)
C.N(0,σ2)
D.t(n)
对于计量经济学模型Yi=β0+β1Xi+μi,其OLS估计参数β1的特性在下列情况下会受到什么影响:
A.lnyi = β0+β1lnx1i+β2lnx2i+εi
B.yi = β0+β1x1i+β2x2i+β3x1i2+εi
C.lnyi = β0+β1lnx1i+β2lnx2i2+εi
D.yi = β0+β1x1i+β2lnx2i+εi
E.yi = β1x1i+β2x2i+εi
一元线性回归模型,Yi=β0+β1X1+μi(i=1,…,n)中,总体方差未知,检验H0:β1=0时,所用的检验统计量服从()。
A.F(1,n-2)
B.t(n-1)
C.F(1,n-1)
D.t(n)
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