虚拟变量D作为回归中的一次项，与其他解释变量呈相加的关系，这种方式常用来改变线性回归方程的（）。
相似题目
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按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（）。
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已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（）。
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虚拟变量在单一方程中，可以作为解释变量，也可以作为（）。
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当一元线性回归分析中的相关系数γ=－0、952时，表明两个变量呈（）关系。
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经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（）。
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为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（）。
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当一元线性回归分析中的γ=－0.952且大于临界值时，表明两个变量呈（）关系。
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多元线性回归模型中的回归系数为偏回归系数，它反映了当模型中的其它变量不变时，某个解释变量对因变量均值的影响。（2.0分）
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回归模型中，虚拟变量的引入数量，要根据定性变量的个数、每个定性变量的类型及有无截距项来确定。
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线性回归中的相关系数是用来作为判断两个变量之间相关关系的一个量度。（ ）
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虚拟变量系数显著性的检验与其他数量变量相同。()此题为判断题(对，错)。
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1、在仅含虚拟变量的一元回归模型中，若重新设置被省略的状态，改变虚拟变量的定义，则以下说法正确的是：
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虚拟变量仅可作为解释变量，不能作为被解释变量。? 错误|正确
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当一元线性回归分析中的相关系数γ=－0.952时，表明两个变量呈（)关系。
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自变量是数值变量，因变量是虚拟变量（即有两类的分类变量)时，可以作相关与直线回归分析。（)
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决定系数r的平方值位于0与1之间，它等于Y变量中可以用X变量回归来解释的变差占Y变量总变差中的比例，回归与相关有密切的联系，例如，回归斜率b很容易用r来表示。对b的t检验等于方差分析中的F检验。（）
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DW检验的假设条件有（）。Ⅰ．回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ．随机扰动项满足mi＝rmi－1＋niⅢ．回归模型含有不为零的截距项Ⅳ．回归模型不含有滞后因变量作为解释变量
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DW检验的假设条件有（）。I回归模型不含有滞后自变量引作为解释变量Ⅱ随机扰动项满足μi=ρμi-1+υiⅢ回归模型含有不为零的截距项IV回归模型不含有滞后因变量作为解释变量
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将一年四个季度对被解释变量的影响引入到包含截距项的回归模型中，则需要引入虚拟变量的个数为（)。
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33、回归方程中，被解释变量等于其估计值与随机误差项之和。
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8、二次多项式的回归中，如果二次项对应的系数为负，一次项对应的系数为正，代表解释变量的增加带来被解释变量的增加，但边际效应递减。
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51、采用引入二次项、交互项与分组回归等方法可进行异质性分析，但可能存在高度共线性问题而使得变量不显著，或是分组标准上存在一定的主观性。
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10、协变量条件密度检验的一种方法是跑回归，将协变量作为被解释变量进行断点回归，并且预期该变量的条件密度函数在断点处不是跳跃的，而是连续的。
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1、“reg y x1-x10 , r”命令可以通过以添加虚拟变量作为解释变量的形式控制高维固定效应。
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