当因变量为0-1变量时，不能使用线性概率模型

1.度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用 A.伪B.回归的标准误(SER) C.D.回归系数的大小 2。在二值因变量模型中，因变量y的预测值为0.6意味着 A.给定解释变量的值，因变量等于1的概率为60% B.给定解释变量的值，因变量等于1的概率为40% C.该模型没有意义，因为因变量只能取0或者1 D.给定解释变量的值，因变量的值为0.6 3.以下关于二值因变量模型的说法正确的是： A.当自变量也包含二值变量时，仍可使用线性概率模型 B.应优先考虑使用非线性最小二乘法进行估计 C.可采用正确预测的比例、或伪衡量模型的拟合优度 D.OLS方法在所有模型设定下均不再适用 4.在估计Probit和Logit模型时： A.不再成立 B.仍然可以使用 t 统计量来检验单个系数的显著性 C.自变量不能再包括有二值变量 D.因为变量非线性，所以不能再使用F统计量了 5.线性概率模型的主要缺点是： A.无法使用作为拟合优度的度量 B.因变量的实际值只能取0和1，但是线性概率模型的拟合值不只有0和1 C.因变量的预测值可能大于1或者小于0 D.系数估计不准确

A、OLS方法在所有模型设定下均不再适用

B、应优先考虑使用非线性最小二乘法进行估计

C、当自变量也包含二值变量时，仍可使用线性概率模型

D、可采用正确预测的比例、或伪衡量模型的拟合优度

A、OLS方法在所有模型设定下均不再适用

B、应优先考虑使用非线性最小二乘法进行估计

C、当自变量也包含二值变量时，仍可使用线性概率模型

D、可采用正确预测的比例、或伪衡量模型的拟合优度

A.二值因变量模型无法给出具体的Y取1或0的结果，而只能对于Y的取值做概率上的估计

B.在对线性概率、probit、logit模型进行估计时，估计方法和普通的多元线性回归一致

C.在对线性概率、probit、logit模型进行拟合状况评价时，不能采用与普通多元线性回归一样的拟合指标

D.在二值因变量模型中，因变量取1的概率可以不是自变量的线性函数

在某些回归模型中，其因变量为虚拟变量，而自变量为定量变量或定性变量，此种回归分析称作线性回归分析。( )

A.给定解释变量的值，因变量的值为0.6

B.给定解释变量的值，因变量等于1的概率为60%

C.该模型没有意义，因为因变量只能取0或者1

D.给定解释变量的值，因变量等于1的概率为40%

A、因变量的实际值只能取0和1，但是线性概率模型的拟合值不只有0和1

B、无法使用作为拟合优度的度量

C、因变量的预测值可能大于1或者小于0

D、系数估计不准确

A、因变量的实际值只能取0和1，但是线性概率模型的拟合值不只有0和1

B、无法使用作为拟合优度的度量

C、因变量的预测值可能大于1或者小于0

D、系数估计不准确

A.线性概率模型可能存在被解释变量的估计值不在(0,1)之间的问题。

B.调整的判定系数不能准确度量线性概率模型的拟合优度。

C.Logit模型和Probit模型可采用极大似然法估计。

D.Logit模型和Probit模型不存在遗漏变量的问题。

A.是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型；

B.x为因变量，y为自变量；

C.可以用最小二乘法求得一元线性回归方程中的未知变量；

D.回归系数表示自变量每变动一个单位时，因变量的平均变化量；

E.根据给定自变量的值可以估计因变量的估计值。