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[单选题]
在线性回归模型中，若解释变量X1和X2的观测值成比例，即有X1=kX2，其中k为非零常数，则该模型中存在（）。
A.方差非齐性
B.多重共线性
C.序列有关
D.设定误差
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C.序列有关
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更多“在线性回归模型中，若解释变量X1和X2的观测值成比例，即有X…”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
A.当X2不变时，X1每变动一个单位Y的平均变动
B.当X1不变时，X2每变动一个单位Y的平均变动
C.当X1和X2都保持不变时，Y的平均变动
D.当X1和X2都变动一个单位时，Y的平均变动
：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.生存分析
B.卡方检验
C.多重线性回归
D.方差分析
(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.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
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
本题利用401KSUBS.RAW中的数据。
(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。
(ii) 检验假设平均nettfa不会因为401(k) 资格状况而有所不同， 使用双侧对立假设。估计差异的美元数量是多少？
(iii)根据计算机习题C7.9的第(ii)部分，e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的，起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e40lk作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在，估计401(k)资格的美元效应是多少？
(iv) 在第(iii) 部分估计的模型中， 增加交互项e401k·(age-41) 和e401k·(age-41)2 。注意样本中的平均年龄约为41岁，所以在新模型中，e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著？
(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值，401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗？请解释。
(vi) 现在， 从模型中去掉交互项， 但定义5个家庭规模虚拟变量：fsize l， j size2，f size 3， f size 4和f size 5。对有5个或5个以上成员的家庭， fsize 5等于1。在第(iii) 部分估计的模型中， 增加家庭规模虚拟变量， 记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗？
(vii) 现在， 针对模型
在容许截距不同的情况下， 做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR， 从第(vi) 部分得到，因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和SSRUR=SSR1+SSR2 +…+SSR5 ， 其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白，无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率)，而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此，带检验的约束个数是q=20，而且无约束模型的df为9275-30=9245。
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。
