多元线性回归模型的总体显著性意味着模型中任何一个变量都是统计显著的。()

关于多元线性回归模型的说法，正确的是（)。

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。()

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。

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

利用BARIUM.RAW中的数据。 （i)用前119次观测（即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模
利用BARIUM.RAW中的数据。
(i)用前119次观测(即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模型。这个回归的标准误是什么？
(ii)同样用除了最后12个月以外的所有数据，估计chnimp的一个AR(1)模型。把这个回归的标准误与第(i)部分中的标准误相比较。哪一个模型提供了更好的样本内拟合？
(iii)用第(i)和第(ii)部分中的模型计算1988年12个月的提前一期预测误差。(每个方法都应该得到12个预测误差。)计算并比较这两种方法的RMSE和MAE。就样本外提前一期预测而言，哪种方法效果更好？
(iv)在第(i)部分的回归中添加月度虚拟变量。它们是联合显著的吗？(当我们检验联合显著性时，不必担心误差中轻度的序列相关。)

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

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!

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！

多元线性回归中，随着模型自变量个数的增加，调整的多重判定系数将逐渐接近于1（）

假设决定y的总体模型是y=β₀+β₁x₁+β₂x₂+β₃x₃+u,而这个模型满足假定MLR.1到MLR.4。但我们估计了漏掉x₃的模型。令回归的OLS估计量。(给定样本中自变量的值)证明β₁的期望值是


请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

利用线性回归模型作预测时，估计标准误差S.E。越小，预测精度越高。()