经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（）

下列关于回归模型的说法，正确的是（）。 A．一元线性圆归模型是用于分析一个自变量X与
下列关于回归模型的说法，正确的是（）。
A．一元线性圆归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程
B．判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越大
C．在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可
D．在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的

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利用BWGHT2.RAW中的数据。 （i)估计模型并按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。斜率系
利用BWGHT2.RAW中的数据。
(i)估计模型并按照通常的方式报告估计方程，包括样本容量和R²。斜率系数的符号与你的预期一致吗？请加以解释。
(ii)如果npvis增加一个样本标准差，对出生重量(bwght)有什么影响？
(iii)现在做log(bwght)对cigs的简单回归，并将斜率系数与第(i)部分中得到的估计值进行比较。估计出来吸烟的效应是否和第(i)部分的有明显差别？
(iv)找出cigs和npvis之间的系数，并用它来解释简单回归和多元回归下β1估计值的相似性。
(v)向第(i)部分的回归方程中加入变量mage，meduc，fage和feduc。出生体重[更确切地说是log(bwght)]是一个容易解释的变量吗？

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利用数据集401KSUBS.RAW。 （i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型，解释变量为inc，inc²，age，a
利用数据集401KSUBS.RAW。
(i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型，解释变量为inc，inc²，age，age²和male。求通常的OLS标准误和异方差-稳健的标准误。它们有重要差别吗？
(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验，并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。
(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后，求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗？

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利用FERTIL2.RAW中的数据。解释存活儿童数的一个简单模型是： 其中，解释变量是女性接受教育的年
利用FERTIL2.RAW中的数据。解释存活儿童数的一个简单模型是：

其中，解释变量是女性接受教育的年限，年龄(以年表示)及分别表示女性家是否有电和电视机的二元变量。
(i)用OLS估计该方程并用通常的形式报告结果。讨论变量eletric和tv的系数和统计显著性。
(ii)城市居民和非城市居民在生育率上有区别吗？请解释。
(ii)现在对城市居民和非城市居民分别估计方程(当然，解释变量要去掉urban)。除了截距以外，其他系数有明显区别吗？
(iV)允许城市居民和非城市居民截距项不同，在原假设下得到邹至庄统计量。你能得到什么结论？[提示：你在检验5个限制条件，SSR从第(ii)部分和第(iii)部分中很容易得到。]

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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。”

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本题使用JTRAIN.RAW中的数据。 （i)考虑简单回归模型 其中，scrap表示企业的废品率，grant表示是
本题使用JTRAIN.RAW中的数据。
(i)考虑简单回归模型

其中，scrap表示企业的废品率，grant表示是否得到工作培训津贴的一个虚拟变量。你能想到u中的无法观测因素可能会与grant相关的原因吗？
(ii)利用1988年的数据估计这个简单的回归模型。(你应该有54个观测。)得到工作培训津贴显著地降低了企业的废品率吗？
(iii)现在增加一个解释变量log(scrap87)。这将如何改变grant的估计影响？解释grant的系数。相对于单侧备择假设它在5%的显著性水平上统计显著吗？
(iv)相对双侧备择假设，检验log(scrapg)的参数为1的虚拟假设。报告检验的P值。
(v)利用异方差-稳健标准误，重复第(iii)步和第(iv)步，并简要讨论任何明显的差异。

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在拟合优度检验中拟合优度高，则解释变量对被解释变量的解释程度就高，可以推测模型总体线性关系成；反之亦然。（）

下列说法中正确的是：()

以下说法中正确的选项是：（）。

在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（）。

在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则说明模型中存在()。