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[单选题]

对于一个二元线性回归模型,这里的是一个()。

A.自变量

B.因变量

C.斜率参数

D.截距项

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第1题
一个银行的内部审计设计了一个多元回归模型估计来自商业贷款的利息收入。这个模型已经使用多
年了。在今年使用这个模型时,这位审计发现r2的值显著下降,但是模型看起来工作的很好。下面哪一项关于这种变化的说法正确?

A.如果使用横断面数据进行回归分析会使r2的值上升。

B.回归分析对估计利息收入不再适用。

C.一些没有包括在模型中的新的因素引起了收入的变化。

D.线性回归分析会提高模型的可信度。

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第2题
参见第13章中的表13-1。在那里,我们利用FERTILl.RAW中的数据,估计了妇女已生育子女数kids的一个
线性模型。

(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。

(ii)保持其他因素不变,黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少?

(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗?

(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。

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第3题
设 < S,* >是一个半群,a∈S.在S上定义一个二元运算口,使得对于S中的任意元素x和y.都有证明:二元

设 < S,* >是一个半群,a∈S.在S上定义一个二元运算口,使得对于S中的任意元素x和y.都有

证明:二元运算口是可结合的。

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第4题
利用LOANAPP.RAW中的数据。要解释的二值变量是approve,如果一个人的抵押贷款得到许可则取值1.主
要的解释变量是虚拟变量white,如果申请者是白人则取值1。数据集中其他的申请者为黑人和拉美裔。

为了检验抵押贷款市场中的歧视,可使用一个线性概率模型:

(i)如果对少数民族存在歧视,并控制了适当的因素,那么,的符号是什么?

(ii)将qpxe对white做回归,并以通常的形式报告结果。解释white的系数。它是统计显著的吗?它实际上大吗?

(iii)作为控制因素,增加变量hrat,obrat,loanprc,unem,male,married,dep,sch,cosign,chist,pubrec,mortlatl,mortlat2和vr。white的系数会有什么变化?仍有对非白人存在歧视的证据吗?

(iv)现在容许种族效应与度量了其他债务占收入比例的变量(obrat)存在着交互作用。交互项显著吗?

(v)利用第(iv)部分的模型,当债务负担达到样本均值obrat=32时,作为白人对贷款许可的概率有多大的影响?构造这种影响的一个95%的置信区间。

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第5题
以下预测方法中不属于因果关系分析的方法是()。

A.马尔科夫模型

B.状态空间分析

C.线性回归分析

D.指数平滑

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第6题
一个大型汽车配件零售商的内部审计人员希望执行一个风险分析,使用统计工具来识别与多数商店
不协调的商店。实现这一目的的最合适的统计工具是:

A.线性时间序列分析

B.横截面回归分析

C.卡方分析的交叉表格

D.时间序列多元回归分析,用来识别每个商店随着时间的变化

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第7题
有关常用的分析工具说法正确的有()。(A) 最小二乘法是一种有效的相关分析(B) 天气预报属于判别

有关常用的分析工具说法正确的有()。

(A) 最小二乘法是一种有效的相关分析

(B) 天气预报属于判别分析工具的一种应用

(C) 聚类分析是研究“物以类聚”的一种方法

(D) 一元线性回归的自变量只有一个

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第8题
最小二乘估计回归模型应满足()等条件

A.线性

B.独立

C.正态

D.方差齐性

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第9题
设是欧氏空间V的一个变换。证明:如果保持内积不变,即对于α,β∈V,,那么它一定是线性的,因而它是正

是欧氏空间V的一个变换。证明:如果保持内积不变,即对于α,β∈V,,那么它一定是线性的,因而它是正交变换。

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第10题
利用HPRICE1.RAW中的数据。 (i)估计模型 并按通常的格式报告你的结果,包括回归标准误。当我们

利用HPRICE1.RAW中的数据。

(i)估计模型

并按通常的格式报告你的结果,包括回归标准误。当我们代入lotsize=10000,sqrft=2300和bdrms=4时,求出预测价格,将这个价格四舍五入到美元。

(ii)做一个回归,使你能得到第(i)部分中预测值的一个95%的置信区间。注意,由于四舍五入的误差,你的预测将多少有些不同。

(iii)令price0为具有第(i)部分和第(ii)部分所述特征的住房的未知未来售价。求出price0的一个95%的置信区间,并对这个置信区间的宽度进行评论。

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第11题
(i)利用WAGEPRC.RAW中的数据,估计第11章习题5中的分布滞后模型。用回归教材(12.14)来检验AR(1)

(i)利用WAGEPRC.RAW中的数据,估计第11章习题5中的分布滞后模型。用回归教材(12.14)来检验AR(1)序列相关。

(ii)用迭代的科克伦-奥卡特方法重新估计这个模型。长期倾向的新估计值是多少?

(iii)用迭代C0求出LRP的标准误。(这要求你估计一个修正方程。)判断LRP估计值在5%的水平上是否统计显著异于1?

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