题目内容
（请给出正确答案）
A.Var1和Var2具有很高的相关性
B.Var1和Var2存在多重共线性，模型可以去掉其中一个特征
C.Var3和Var1相关系数为1.23是不可能的
D.以上答案都不正确
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
更多“建立线性模型时，我们看变量之间的相关性。在寻找相关矩阵中的相…”相关的问题
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
令d表示一个(二值)虚拟变量，并令：表示一个定量变量。考虑模型
这是含有一个虚拟变量和一个定量变量之交互作用的一般性模型[方程(7.17)中有一个例子]。
(i)由于没有重大变化，所以取误差为u=0。于是，当d=0时，我们可以把y和z之间的关系写成函数f0(z)=β0+β1z.当d=1时，同样写出y和z之间的关系，其中左边应该使用f(z),以表示Z的线性函数。
其中所有系数和标准误都保留到小数点后三位。利用这个方程，求出使得男女log(wage)的预测值相等的totcoll值。
(iv)基于第(iii)部分中的方程，女人能现实地获得足够多的大学教育而赶上男人的工资吗？请解释。
(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。
A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系
A、随机解释变量问题
B、损失变量信息问题
C、工具变量问题
D、损失方程之间的相关信息问题
E、结构式估计问题
：年龄x1，体重x2(单位：kg)，1500m跑用的时间x3(单位：min)，静止时心率x4(单位：次/mim)，跑步后心率x5(单位：次/min)。对24名38至57岁的志愿者进行了测试，结果如下表。试建立耗氧能力y与诸因素之间的回归模型。
(1)若x1~x5中只许选择1个变量，最好的模型是什么？
(2)若x1~x5中只许选择2个变量，最好的模型是什么？
(3)若不限制变量个数，最好的模型是什么？你选择哪个作为最终模型，为什么？
(4)对最终模型观察残差，有无异常点？若有，剔除后如何？
A.γ=(-1，0)
B.γ=0
C.γ=(0，1)
