题目内容
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[主观题]
用一组有n个观测值的样本估计模型Yi=β1X1i+β2X2i+μi后，在显著性水平α下对β1的显著性作t检验，则β1
显著地不等于零的条件是其统计量大于等于()。
A．tα(n-2-1)
B．tα(n-2)
C．tα/2(n-2-1)
D．tα/2(n-2)
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A.CE（ui）=0
B.Var（ui）=σ2
C.ov（ui，uj）=0
D.ui服从正态分布
E.X为非随机变量，与随机误差项ui不相关
本题使用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)有多少个观测的obrat＞40，即其他债务负担超过其总收入的40%？
(ii)在计算机习题C7.8中，去掉o brat 40的观测，重新估计第(iii)部分中的模型。white的系数估计值和t统计量将会怎样？
(iii)
看起来对所使用的样本过度敏感吗？
总体X的一组容量为5的样本的观测值为8，2，5，3，7．求样本均值
，样本方差s2，样本二阶中心矩b2及经验分布函数F5(x)．
设(X1，X2，…，Xn)为来自正态总体N(0，σ2)的样本，
为其样本均值，记 Yi=Xi—
，i=1，2，…，n． (1)求Yi的方差D(Yi)，i=1，2，…，n； (2)求Y1与Yn的协方差Cov(Y1，Yn)； (3)若c(Y1+Yn)2是σ2的无偏估计，求常数c．
A．样本容量太小
B．估计量缺乏有效性
C．选择的估计量有偏
D．抽取样本时破坏了随机性
A.MLE中加入了模型参数本身的概率分布
B.MLE认为模型参数本身概率是不均匀的
C.MLE体现了贝叶斯认为参数也是随机变量的观点
D.MLE是指找出一组参数，使得模型产生出观测数据的概率最大
A.Logistic回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，用先验概率的乘积代替后验概率
B.Logistic回归的输出就是样本属于正类别的几率
C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，属于结构风险最小化
D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度，避免过拟合
A.不存在一阶自相关
B.存在正的一阶自相关
C.存在负的一阶自
D.无法确定
对参数的一种区间估计及一组样本观察值(x1，x2，…，xn)来说，下列结论中正确的是()．
A．置信度越大，对参数取值范围估计越准确；
B．置信度越大，置信区间越短；
C．置信度大小与置信区间的长度无关．
