A.無限期分布滯后模型不可以轉(zhuǎn)換為一階自回歸模型

B.科伊克模型和自適應(yīng)預(yù)期模型都存在解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)問題

C.局部調(diào)整模型中解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)沒有同期相關(guān)，因此可以應(yīng)用OLS估計(jì)

D.自適應(yīng)預(yù)期模型最初表現(xiàn)形式是Yt=β0+β1Xte+μt

E.估計(jì)自回歸模型時(shí)的主要問題在于滯后被解釋變量的存在可能導(dǎo)致它與隨機(jī)干擾項(xiàng)相關(guān)，以及隨機(jī)干擾項(xiàng)出現(xiàn)序列相關(guān)

A.同方差

B.異方差

C.自相關(guān)

D.多重共線性

A.向前選擇法是從模型中沒有自變量開始，然后將所有自變量依次增加到模型中

B.向后剔除法是先對所有自變量擬合線性回歸模型，然后依次將所有自變量剔除模型

C.逐步回歸法是將向前選擇法和向后剔除法結(jié)合起來，但不能保證得到的回歸模型一定就顯著

D.逐步回歸法選擇變量時(shí)，在前面步驟中增加的自變量在后面的步驟中有可能被剔除，而在前面步驟中剔除的自變量在后面的步驟中也可能重新進(jìn)入到模型中

(i)利用表13-1中同樣的變量估計(jì)kids的一個(gè)泊松回歸模型。解釋y82的系數(shù)。

(ii)保持其他因素不變，黑人婦女和非黑人婦女在生育上的估計(jì)百分?jǐn)?shù)差異是多少？

(iii)求σ。有過度散布和散布不足的證據(jù)嗎？

(iv)計(jì)算泊松回歸中的擬合值和作為kidsi和kidsi之相關(guān)系數(shù)平方的R2。并與線性回歸模型中的R2相比較。

A.二元線性回歸

B.二元二次線性回歸

C.多元線性回歸

D.一元線性回歸

A.異方差

B.完全多重共線

C.遺漏變量偏差

D.虛擬變量陷阱

試證明：二元線性回歸模型中變量X₁與X₂的參數(shù)OLS估計(jì)可以寫成：

其中，r為X₁與X₂的相關(guān)系數(shù)。討論r等于或接近1時(shí)，該模型的估計(jì)問題。

多元線性判別模型(MDA)是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)的技術(shù)，被用于計(jì)量信用風(fēng)險(xiǎn)，下列選項(xiàng)中屬于該模型的主要優(yōu)點(diǎn)的是()。

A．可以對樣本進(jìn)行清晰的分類

B．可以同時(shí)分析不同的變量

C．可以確定一系列的判定系數(shù)

D．以上答案都正確

A.應(yīng)變量觀測值總變差的大小

B.應(yīng)變量回歸估計(jì)值總變差的大小

C.應(yīng)變量觀測值與估計(jì)值之間的總變差

D.Y關(guān)于X的邊際變化

A.線性回歸

B.二元logistic回歸

C.多元logistic回歸

D.序數(shù)回歸