题目内容
（请给出正确答案）
考虑下面的回归模型：
=-66.1058+0.0650Xir2=0.9460
se=(10.7509) ( ) n=20
t=( ) (18.73)
完成空缺。如果α=5%，能否接受假设：真实的B2为零？你是用单边检验还是双边检验，为什么？
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考虑下面的联立方程模型：
，其中P和Q是内生变量，X是外生变量，u是随机误差项。
(1)求简化形式回归方程;(2)判定哪个方程是可识别的(恰好或过度);
(3)对可识别方程，你将用哪种方法进行估计，并简述基本过程。
A.在λ非常小的情况下，偏差低，方差低
B.在λ非常小的情况下，偏差低，方差高
C.在λ非常小的情况下，偏差高，方差低
D.在λ非常小的情况下，偏差低，方差低
人口特征方面的数据。目的是想考察快餐店是否在黑人更集中的区域收取更高的价格。
(i)求出样本中prpblck和income的平均值及其标准差。prpblck和income的度量单位是什么？
(ii)考虑一个模型，用人口中黑人比例和收入中位数来解释苏打饮料的价格psoda：
用OLS估计这个模型并以方程的形式报告结果， 包括样本容量和R。(报告估计值时不要使用科学计数法。)解释prpblck的系数。你认为它在经济上算大吗？
(iii) 将第(ii)部分得到的估计值与psoda对prpblck进行简单回归得到的估计值进行比较。控制收入变量后，这种歧视效应是更大还是更小了？
(iv)收入价格弹性为常数的模型可能更加适合。报告如下模型的估计值：
(vi)求出1og(income)和prppov的相关系数。大致符合你的预期吗？
(vii)评价如下说法：“由于log(income)和prppov如此高度相关，所以它们不该进入同一个回归。”
A.两者都是监督学习的方法
B.多项逻辑斯蒂回归模型也被称为softmax函数
C.两者都可被用来完成多类分类任务
D.逻辑斯帝回归是监督学习，多项逻辑斯蒂回归模型是非监督学习
A.多项式阶数
B.更新权重w时，使用的是矩阵求逆
C.使用常数项
D.使用梯度下降法
A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最正确线性无偏估计量
B.多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善
C.虽然多重共线性下，很难准确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进展预测
D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性
考虑一个教育回报取决于工作经历多少(反之亦然)的模型：
(i)证明：保持exper不变，多受一年教育的回报(以小数表示)是β1+β3exper。
(ii)陈述如下原假设：教育的回报并不取决于exper的水平。你认为合适的备择假设是什么？
(iii)利用WAGE2.RAW中的数据，相对你给出的备择假设来检验(ii)中的原假设。
(v)令θ1表示exper=10时(以小数表示)的教育回报：θ1+10β3求出β1的估计值及其95%的置信区间.(提示：写成θ1-10β3并代入方程，然后重新整理。这就给出了得到的θ1置信区间所需做的回归。)
A.hardwareaddresses
B.bitstreamtransmisson
C.voltagelevels
D.physicalinterface
A.拖动ViewCube的边或角点
B.鼠标右键+Ctrl键
C.鼠标中键（滚轮）+Shift键
D.拖动ViewCube下面的圆环，可以在一个固定视角旋转模型
