在一个线性回归问题中，我们使用R平方（R-Squared）来判断拟合度。此时，如果增加一个特征，模型不变，则下面说法正确的是（）。

A、如果R-Squared增加，则这个特征有意义

B、如果R-Squared减小，则这个特征没有意义

C、仅看R-Squared单一变量，无法确定这个特征是否有意义。

D、以上说法都不对

查看答案

更多“在一个线性回归问题中，我们使用R平方（R-Squ…”相关的问题

第1题

在一个平差问题中，设观测值个数为n，必要观测数为t，若选择t个独立量作为平差参数，则可以列出r=n-t个观测值方程（）

是

否

点击查看答案

第2题

使用SMOKE.RAW中的数据。（i)变量cigs是平均每天抽烟的数量。样本中有多少人根本就不抽烟？有多
使用SMOKE.RAW中的数据。
(i)变量cigs是平均每天抽烟的数量。样本中有多少人根本就不抽烟？有多大比例的人声称每天抽20支？你为什么认为抽20支香烟的人会有所堆积？
(ii)给定你对第(i)部分的回答，cigs看起来具有条件泊松分布吗？
(iii)用log(cigpric)、log(income)、white、educ、age和age²作为解释变量，估计cigs的一个泊松回归模型。估计的价格和收入弹性是多少？
(iv)利用极大似然标准误，价格和收入变量在5%的水平上统计显著吗？
(v)求方程(17.35)后面介绍的σ²估计值。σ是多少？你应该如何调整第(iv)部分中的标准误？
(vi)利用第(v)部分中调整后的标准误，价格和收入弹性现在统计显著异于零吗？请解释。
(vii)利用更稳健的标准误，教育和年龄变量显著吗？你如何解释educ的系数？
(viii)求泊松回归模型的拟合值yi。找出最大值和最小值，并讨论指数模型对瘾君子的预测表现。
(ix)利用第(viii)部分的拟合值，求yi和yi之相关系数的平方。
(x)使用第(iii)部分中的解释变量(及相同的函数形式)，用OLS估计cigs的一个线性模型。线性模型和指数模型哪个拟合得更好？两者的R都很大吗？

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

点击查看答案

第3题

下列关于支持向量回归说法错误的是（）。

A、支持向量回归是将支持向量的方法应用到回归问题中

B、支持向量回归同样可以应用核函数求解线性不可分的问题

C、同分类算法不同的是，支持向量回归要最小化一个凹函数

D、支持向量回归的解是稀疏的

点击查看答案

第4题

利用APPLE.RAW中的数据。这些电话调查数据是为了得到（假想的)“环保”苹果需求。调查者向每个家庭
利用APPLE.RAW中的数据。这些电话调查数据是为了得到(假想的)“环保”苹果需求。调查者向每个家庭都(随机地)介绍了正常苹果和环保苹果的一组价格，并询问他们愿意购买每种苹果的磅数。
(i)对于样本中的660个家庭，有多少家庭报告称在预定价格上不愿意购买环保苹果？
(ii)变量ecolbs看上去在严格正值上具有连续分布吗？你的回答对ecolbs托宾模型的适当性有何含义？
(iii)以ecoprc、regprc、famic和hhsize作为解释变量，估计一个托宾模型。哪些变量在1%的水平上显著。
(iv)faminc和hhsize联合显著吗？
(v)第(iii)部分中价格变量系数的符号与你的预期一致吗？请解释。
(vi)令β₁和β₂为ecoprc和regprc的系数，相对一个双侧备择假设，检验假设H₀:-β₁=β₂。报告检验的p值。(如果你的回归软件不能很容易地计算这种检验，你可能还要参考教材4.4节
(vii)对样本中的所有观测求E(ecolbslx)的估计值[见方程(17.25)]，称之为ecolbsi。最大和最小拟合值是多少？
(viii)计算ecolbs，和ecolbsi之相关系数的平方。
(ix)现在，利用第(iii)部分中同样的解释变量，估计ecolbs的一个线性模型。为什么OLS估计值比托宾估计值小那么多？从拟合优度来看，托宾模型比线性模型更好吗？
(x)评价如下命题：“由于托宾模型的R，如此之小，所以估计的价格效应可能是不一致的。”

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

点击查看答案

第5题

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！

点击查看答案

第6题

利用FERTIL3.RAW中的数据。（i)以时间为横轴，画出gfr的曲线。在整个样本期间，它包含了明显的向
利用FERTIL3.RAW中的数据。
(i)以时间为横轴，画出gfr的曲线。在整个样本期间，它包含了明显的向上或向下的趋势吗？
(ii)利用直至1979年的数据，估计gfr的立方时间趋势模型(即将gfr对r,t²,t³和截距项进行回归)。评论这个回归的R²。
(ii)用第(ii)部分中的模型，计算从1980年到1984年的提前一期预测误差的MAE。
(iv)利用到1979年为止的数据，做Agfr1对一个常数的回归。这个常数统计显著异于0吗？如果我们假定gfr1服从一个随机游走，同时也假定漂移项为0，这样做合理吗？
(v)用随机游走模型预测从1980年到1984年的gfr：gfr_n+1的预测值无非就是gf_n。求出MAE。它与第(ii)部分中得到的MAE有何区别？你更喜欢哪一种预测方法？
(vi)用直至1979年的数据，估计gfr的AR(2)模型。第二个滞后项显著吗？
(vii)用AR(2)模型求出1980~1984年的MAE。这个更一般的模型比随机游走模型的样本外预测效果更好吗？

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

点击查看答案

第7题