在实际估计中如果截距项没有通过显著性检验，应该在模型中保留截距项。
相似题目
-
设K为回归模型中的参数个数（包括截距项），n为样本容量，ESS为残差平方和，RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为（）。https://assets.asklib.com/psource/2014110515183124913.jpg
-
如果一个回归模型中不包含截距项，则对一个具有季节因素需要引入虚拟变量的个数为（）。
-
标准曲线回归方程的相关系数（A）为合格，分光光度法截距一般应（），否则应进一步做截距显著性检验。
-
F检验只是检验回归模型中各个系数（参数）的显著性，而t检验是检验整个回归关系的显著性。（）
-
回归分析中，回归方程的截距项b0表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。（）
-
对于一个回归模型中不包含截距项，若将一个具有m个不同性质的质的因素引入进计量经济模型，则虚拟变量数目为（）。
-
在事后检验中，如果市场风险计量模型的估算结果比实际发生损失的频率和金额都相差较多，则说明市场风险计量模型可靠性低。
-
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（）。
-
已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为，则随机误差项的方差估计量为（）。
-
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。
-
对正态总体的数学期望进行假设检验，如果在显著性水平【图片】下，接受了【图片】，那么在显著性水平【图片】下，（ ）.
-
假设你不去做LDIVIDENDS对LCP的水平形式的回归，而代之以LDIVIDENDS的一阶差分对LCP的一阶差分的回归。你会在这个回归中引进截距项吗？为什么？说明你的计算。
-
题干请见【案例分析题1】。 【案例分析题1-4】基于表1和表2的信息，检验模型截距项是否发生变化的原假设和备择假设分别是（）
-
根据20个观测值估计的结果,一元线性回归模型的DW=2.6,在α=0.05的显著性水平下查得样本容量n=20,解释变量k=1个时, ,则可以判断:（）
-
计算检验matheduc和fathereduc是否联合显著的LM统计量。在求约束模型的残差时一定要注意，估计约束模型所用的观测，都包含于无约束模型所有变量可以使用的数据中。
-
如果要研究营改增对某一个省份8个地级市税收增长的影响，那么含有截距项的模型最多可以引入多少个虚拟变量？
-
若回归分析的结果中，截距项检验时pr＞|t|=0.5782，则应（）。
-
3、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与模型有无截距项无关。
-
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
-
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
-
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（)。
-
1、假设你通过对工资、受教育程度、工作经历和性别的调查来搜集数据。而且，你还询问了网瘾方面的相关信息。原问题是：“上个月上网时间为多少小时？” （1）写出一个方程，使之在控制其他因素的情况下，能让你估计出网瘾对工资的影响。你应该能得出这样的结论：“每个月少上10个小时网，估计会使工资改变x%。” （2）写出一个模型，使你能检验女性和男性在网瘾对工资的影响上是否存在差异。你将怎样检验网瘾带来的影响对男女是没有差异的？ （3）假设你认为最好按照上网时间将人分为四类：不上网者、适度上网者（每月0-60小时）、轻度网瘾（每月61-160小时）、重度网瘾（每月160小时以上）。写出一个模型，使你能估计出网瘾对工资的影响。 （4）利用（3）中的模型，详细解释如何检验网瘾对工资没有影响的原假设。既要具体，又要包括对自由度的一个仔细列表。 （5）利用你搜集来的调查数据做因果推断，会有哪些潜在的问题？
-
在控制过程中，如果预定值与实际状况之间产生了显著差异，一个经理就应该（）
-
用一组20个观测值的样本估计模型Yi=β0&43;β1X1i&43;β2X2i&43;i后，在0.1的显著性水平上对β1的显著性作t检验，则β1显著地不等于0的条件是统计量t大于等于：（）