除已知的K个自变量之外,回归分析模型中同时影响因变量的因素为( )。
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在多元线性回归模型中,解释变量间呈现线性关系的现象称为()问题,给计量经济建模带来不利影响,因此需检验和处理它。
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逐步回归分析中,当模型中引入新的自变量,则()。
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一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。()
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在回归分析法中,影响预测变量的因素称为()。
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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。()
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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()。
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简单线性回归模型只有几个变量?()
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回归分析中,回归方程的截距项b。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。
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美国Whitebeck和Kisor用多重回归分析建立的模型中,与市盈率成正比的变量是()。
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自相关回归分析市场预测法,是根据同一市场现象变量在()中各个变量值之间的相关关系,建立一元或多元回归方程为预测模型进行预测。
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在定性分析的基础上,先确定影响预测对象(因变量)的主要因素(自变量),然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型,再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是()。
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根据20个观测值估计的结果,一元线性回归模型的DW=2.3。在样本容量n=20,解释变量k=1,显著性水平为0.05时,查得dl=1,du=1.41,则可以决断()。
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在多元线性回归分析中,m个自变量对依变量的回归平方和UY/12···m占总平方和SSY的比率叫做。
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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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两个变量y与x的回归模型中,分别选择了4个不同模型,它们的相关指数R2如下,其中拟合效果最好的模型是( )。
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当一个定性数据有3个水平时,则需要构造3个哑变量来代表这个变量做线性回归模型。
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两个变量y与x的回归模型中,分别选择了4个不同模型,它们的相关指数R 2 如下,其中拟合效果最好的模型是( )。
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若变量X和Y之间具有线性相关关系,就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。( )
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设k为回归模型中的解释变量的个数,n为样本容量,RSS为残差平方和,ESS为回归平方和。则对其总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为()。
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在定量分析的基础上,先确定影响预测对象(因变量)的主要因素(自变量),然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型,再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是()
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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:()
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回归分析作为有效方法应用在经济或者金融数据分析中,具体应遵循步骤顺序正确的是()。①参数估计;②模型应用;③模型设定;④模型检验;⑤变量选择;⑥分析陈述
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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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2、在建立多元回归模型时,如何确定该引入多少个解释变量?
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