当多元线性回归模型进行f检验时，发现f统计量大于给定的显著性水平下，对应的临界值说明（）。

在多元线性回归模型中，DW统计量可以检验模型中是否存在（）现象。

一元回归分析中的F统计量是检验总体回归模型中的β0和β1是否等于0。（)

此题为判断题(对，错)。请帮忙给出正确答案和分析，谢谢!

使用VOTE1.RAW中的数据。 （i)估计一个以voteA为因变量并以prystrA、deocA、log（expendA)和log（ex
使用VOTE1.RAW中的数据。
(i)估计一个以voteA为因变量并以prystrA、deocA、log(expendA)和log(expendB)为自变量的模型。得到OLS残差，并将这些残差对所有的自变量进行回归。解释你为什么得到R²=0。
(ii)现在计算异方差性的布罗施-帕甘检验。使用F统计量的形式并报告P值。
(iii)同样利用F统计量形式计算异方差性的特殊怀特检验。现在异方差性的证据有多强？

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

使用PNTSPRD.RAW中的数据。 （i)变量sprdcvr是一个二值变量，若在大学篮球比赛中实际分数差距超
使用PNTSPRD.RAW中的数据。
(i)变量sprdcvr是一个二值变量，若在大学篮球比赛中实际分数差距超过拉斯维加斯让分，则此变量取值1。sprdcvr的期望值(比方说u)表示在一场随机抽取的比赛中分差超过让分的概率。在10%的显著性水平上相对于H₁:μ≠0.5检验H₀:μ=0.5，并讨论你的结果。(提示：将sprdcvr只对一个截距项进行回归便得到一个r统计量，利用这个统计量很容易完成。)
(ii)553个样本中有多少场比赛是在中立场地进行的？
(iii)估计线性概率模型

并以通常的形式报告结论。(报告通常的标准误和异方差-稳健的标准误。)哪个变量在实际上和统计上都是最显著的？
(iv)解释为什么在原假设下，模型中不存在异方差性。
(v)利用通常的F统计量检验第(iv)部分的原假设，你得到了什么结论？
(vi)给定上述分析，你会不会认为，利用赛前可利用的信息，有可能系统地预测拉斯维加斯让分能否实现？

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

关于多元线性回归模型的说法，正确的是（)。

利用401KSUBS.RAW中的数据。 （i)计算样本中netta的平均值、标准差、最小值和最大值。 （ii)检验
利用401KSUBS.RAW中的数据。
(i)计算样本中netta的平均值、标准差、最小值和最大值。
(ii)检验假设：平均netta不会因为401(k)资格状况而有所不同，使用双侧备择假设。估计差异的美元数量是多少？
(iii)根据第7章的计算机练习C7的第(ii)部分，e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的，起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e401k作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在，估计401(k)资格的美元效应是多少？
(iv)在第(ii)部分估计的模型中，增加交互项e401k(age-41)和e401k-(age-41)²。注意样本中的平均年龄约为41岁，所以在新模型中，e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著？
(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值，401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗？请解释。
(vi)现在，从模型中去掉交互项，但定义5个家庭规模虚拟变量：fsizel，fsize2，fsize3，fsize4和fsize5。对有5个或5个以上成员的家庭，fsize5等于1。在第(ii)部分估计的模型中，增加家庭规模虚拟变量，记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗？
(vii)现在，针对模型

在容许截距不同的情况下，做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR，从第(iv)部分得到，因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白，无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率)，而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此，带检验的约束个数是q=20，而且无约束模型的df为9275-30=9245。

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

满足多元线性回归模型基本假定时，模型中的随机变量y服从n维正态分布。()

下列哪些方法可用于儿童个体化给药方案设计中血药浓度的预测

在用WPS表格进行回归分析的时候，输出的方差分析表当中，SignificanceF的值应是：()。

一家房地产评估公司想对某城市的房地产销售价格（y)与地产评估价值（x1)、房产评估价值（x2)和使用
一家房地产评估公司想对某城市的房地产销售价格(y)与地产评估价值(x1)、房产评估价值(x2)和使用面积(x3)建立一个模型，以便对销售价格作出合理预测。为此，收集了15栋住宅的房地产评估数据，经回归得到有关结果(a=0.05)，如表7- 4、表7-5所示。

(1)写出销售价格对地产评估价值、房产评估价值、使用面积的多元线性回归方程，并解释各回归系数的意义。
(2)检验回归方程的线性关系是否显著？
(3)检验各回归系数是否显著？
(4)计算多重判定系数R2,并说明它的实际意义。
(5)计算估计标准误差sy,并说明它的实际意义。
(6)你认为使用面积(x3)在预测销售价格时是否有用？试说明理由。

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

用方差分析对多个总体的参数进行检验时，统计量MSA/MSE服从的分布是（）。