简单相关分析中,相关系数r的取值的特点有() 。
A.r的值越大,意味着变量之间的相关程度越高
B.若两变量相关,且变化的方向一致,则r值为负;反之,则r值为正
C.r=0,意味着变量之间完全不相关
D.r=1,意味着变量之间完全正相关
E.r=-1,意味着变量之间完全负相关
A.r的值越大,意味着变量之间的相关程度越高
B.若两变量相关,且变化的方向一致,则r值为负;反之,则r值为正
C.r=0,意味着变量之间完全不相关
D.r=1,意味着变量之间完全正相关
E.r=-1,意味着变量之间完全负相关
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.α=0.05时,y与x之间显著相关
B.α=0.05时,y与x之间显著不相关
C.在相关系数和测定次数确定时,相关性与显著性水平α的取值有关
D.α=0.01时,y与x之间显著不相关
证券问的联动关系由相关系数ρ来衡量,ρ的取值总是介于-1和1之间,ρ的值为正,表明()
A.两种证券间存在完全的同向的联动关系
B.两种证券的收益有反向变动倾向
C.两种证券的收益有同向变动倾向
D.两种证券间存在完全反向的联动关系
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。”
在直线相关条件下,已知相关系数r=0.9,估计标准误差Sy'x = 12 ,样木容量 n = 26 ,
试求: (1 )剩余变差值:
(2 )剩余变差占总变差的比重:
(3 )变量 y 的均方差值。
A.ρ的取值为正表明两种证券的收益有同向变动倾向
B.ρ的取值总是介于-1和1之间
C.ρ的值为负表明两种证券的收益有反向变动的倾向
D.ρ=1表明两种证券间存在完全的同向的联动关系
E.ρ的值为零表明两种证券之间没有联动倾向
A.方差衡量的是变量的观测值如何围绕其平均值分布
B.协方差用于表示两个变量之间的相互作用
C.相关系数可以用来度量两个变量之间的相关程序
D.相关系数等于0,说明两个证券之间没有相关性
E.协方差越大,两个证券之间的相关性越大