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[判断题]

回归分析法可以用于说明因变量和解释变量之间的关系。()

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更多“回归分析法可以用于说明因变量和解释变量之间的关系。()”相关的问题

第1题

在直线回归中分析,两个变量是对等的,不需要区分因变量和自变量。()
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第2题

在一个二元线性回归模型中,X1和X2都是因变量的影响因素。先用Y仅对X1回归,发现没有相关性。接着用Y对X1和X2回归,发现斜率系数有较大变化,这说明第一个模型中存在()。

A.异方差

B.完全多重共线

C.遗漏变量偏差

D.虚拟变量陷阱

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第3题

当有变量的数值确定后,因变量的数值也随之安全确定,这种关系属于()

A.相关关系

B.函数关系

C.回归关系

D.随机关系

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第4题

将因变量的值扩大10,将自变量的值同时扩大100,则:()。

A.斜率的估计值不变

B.截矩的估计值不变

C.回归的R^2不变

D.OLS估计量的方差不变

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第5题

回归分析的决定系数R2越接近于1,说明()。

A.相关系数越大

B.回归方程的显著程度越高

C.因变量的变异越大

D.自变量对因变量的影响越大

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第6题

对于两个或多个变量间的关系所做的试探性解释称之为:()。

A.反应变量

B.实证研究

C.因变量

D.假设

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第7题

文件MATHPNL.RAW包含了密歇根各个学区在1992~1998年的面板数据。它是学区层次上的数据,与帕普
克(Papke,2005)所用的学校层次数据相似。这个方程中我们关注的因变量是math4,即一个学区四年级学生通过数学标准化考试的百分数。主要的解释变量是rexpp,即学区平均每个学生的真实支出,以1997年的美元计。支出变量以对数形式出现。

(i)考虑静态非观测效应模型

其中,enrolit表示学区总注册学生人数,lunchit表示学区中学生有资格享受学校午餐计划的百分数。(因此lunchit是学区贫穷率的一个相当好的度量指标。)证明:若平均每个学生的真实支出提高10%,则math4it约改变β1/10个百分点。

(ii)利用一阶差分估计第(i)部分中的模型。最简单的方法就是在一阶差分方程中包含一个截距项和1994~1998年度虚拟变量。解释支出变量的系数。

(iii)现在,在模型中添加支出变量的一阶滞后,并用一阶差分重新估计。注意你又失去了一年的数据,所以你只能用始于1994年的变化。讨论即期和滞后支出变量的系数和显著性。

(iv)求第(iii)部分中一阶差分回归的异方差-稳健标准误。支出变量的这些标准误与第(iii)部分相比如何?

(v)现在,求对异方差性和序列相关都保持稳健的标准误。这对滞后支出变量的显著性有何影响?

(vi)通过进行一个AR(1)序列相关检验,验证差分误差rit=Δuit含有负序列相关。

(vii)基于充分稳健的联合检验,模型中有必要包含学生注册人数和午餐项目变量吗?

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第8题

房地产供求弹性等于‘作为因变量的经济变量的性对变化’与‘作为自变量的经济变量的相对变化’之()

A.和

B.差

C.积

D.商

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第9题

回归分析的第二步是()

A.确定解释和被解释变量

B.确定回归模型

C.建立回归方程

D.进行检验

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第10题

实验设计时设立对照组的主要目的之一是()A.操作自变量B.测量因变量C.控制无关变量D.增加实验被试

实验设计时设立对照组的主要目的之一是()

A.操作自变量

B.测量因变量

C.控制无关变量

D.增加实验被试

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