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文檔簡(jiǎn)介
1、一、名詞解釋1.樣本回歸函數(shù)2. 偏回歸系數(shù)3.可決系數(shù)4.異方差5.虛擬變量陷阱6.普通最小二乘法7.多重共線性8.廣義差分法9.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)10.自相關(guān)11.擬合系數(shù)12.高斯-馬爾科夫定理13. 殘差平方和14. 過原點(diǎn)回歸15.總體回歸函數(shù) 二、判斷題1線性回歸模型意味著因變量是自變量的線性函數(shù)。( )2只要解釋變量個(gè)數(shù)大于1,調(diào)整可決系數(shù)的值一定比多重可決系數(shù)小,且可能為負(fù)值。( )3. 經(jīng)驗(yàn)表明采用時(shí)間序列數(shù)據(jù)為樣本的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題,容易產(chǎn)生自相關(guān)性。( )4總離差平方和可分解為回歸平方和與殘差平方和。( )5存在異方差時(shí),可以用廣義差分法來進(jìn)行補(bǔ)救。( )6在對(duì)數(shù)線性模型中,解釋變
2、量的系數(shù)表示被解釋變量對(duì)解釋變量的彈性( )7多重共線性只有在多元線性回歸中才可能發(fā)生。( )8 G-Q 檢驗(yàn)?zāi)軌驒z驗(yàn)樣本容量較大的各種類型的異方差性。( )9 D.W 值在 0至 4之間,數(shù)值越大說明正相關(guān)程度越大,數(shù)值越小說明負(fù)相關(guān)程度越大。( )10 以加法方式引入虛擬變量改變模型的斜率,以乘法方式引入虛擬變量改變模型截距。( )11 R2 的值越高,模型對(duì)數(shù)據(jù)擬合的越好,但什么是高,并沒有絕對(duì)的標(biāo)準(zhǔn),要根據(jù)具體問題而定。()12隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)和殘差是一回事。( )13解釋變量間只要存在多重共線性,就一定需要處理多重共線性。( )14可以通過殘差對(duì)滯后一期殘差做散點(diǎn)圖來檢驗(yàn)?zāi)P椭械淖韵嚓P(guān)問題
3、。( )15 以加法方式引入虛擬變量改變模型的斜率,以乘法方式引入虛擬變量改變模型截距。( )16 . 隨機(jī)誤差項(xiàng)與殘差項(xiàng)是一回事。( )17 . 在回歸分析中,一般假定被解釋變量為隨機(jī)變量,解釋變量為非隨機(jī)變量。( )18 .是簡(jiǎn)單線性回歸模型的一般形式。( )19 . F 檢驗(yàn)的目的是判斷所有解釋變量對(duì)被解釋變量的聯(lián)合影響是否顯著。( )20 . 當(dāng)異方差和自相關(guān)出現(xiàn)時(shí),常用的t 檢驗(yàn)和 F 檢驗(yàn)失效。 ( )21 . 當(dāng)模型的解釋變量包括因變量的滯后變量時(shí),D-W 檢驗(yàn)就不適用了。( )22 . 多重共線性本質(zhì)上并不是一個(gè)問題,如果樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)足夠多,多重共線性是可以消除的( )23 .
4、 違背基本假設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是不可估計(jì)的。( )24 . 在多元線性回歸模型中,解釋變量的系數(shù)又稱為偏回歸系數(shù),它反映的是在其他條件不變的情形下,解釋變量每增加一個(gè)單位,被解釋變量的平均變動(dòng)單位。( )25 . 加權(quán)最小二乘法,是一個(gè)典型的目標(biāo)美好卻不具有可操作性的方法。( )26 .隨機(jī)誤差項(xiàng)ui與殘差項(xiàng)e是一回事。()27 .在線性回歸模型中,解釋變量是原因,被解釋變量是結(jié)果。()28 .在實(shí)際中,一元回歸沒什么用,因?yàn)楸唤忉屪兞康男袨椴豢赡軆H由一個(gè)解釋變量來解。()29 .當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí),常用的t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)失效。()30 .在異方差情況下,通常OLS估計(jì)一定高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。()
5、31 .在杜賓-沃森(DW)檢驗(yàn)法中,我們假定隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差是常數(shù)。()32 .當(dāng)存在自相關(guān)時(shí),OLS估計(jì)量是有偏的,而且也是無效的。()33 .即使在有嚴(yán)重多重共線性的模型中,OLS估計(jì)量仍然是最優(yōu)線性無偏估計(jì)量。()34 .變量的兩兩高度相關(guān)并不表示模型一定存在多重共線性問題。()35 .當(dāng)模型的解釋變量包括被解釋變量的滯后變量時(shí),D-W檢驗(yàn)就不適用了。()三、單項(xiàng)選擇題1 .經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析工作的基本工作步驟是()A .設(shè)定理論模型一收集樣本資料一估計(jì)模型參數(shù)一檢驗(yàn)?zāi)P虰.設(shè)定模型一估計(jì)參數(shù)一檢驗(yàn)?zāi)P鸵粦?yīng)用模型C .理論分析一數(shù)據(jù)收集一計(jì)算模擬一修正模型D.確定模型導(dǎo)向一確定變量及方程式一
6、應(yīng)用模型2 .把反映某一總體特征的同一指標(biāo)的數(shù)據(jù),按一定的時(shí)間順序和時(shí)間間隔排列 起來,這樣的數(shù)據(jù)稱為()A.橫截面數(shù)據(jù)B.時(shí)間序列數(shù)據(jù)C.修勻數(shù)據(jù)D.原始數(shù)據(jù)3 .普通最小二乘法要求模型誤差項(xiàng) ui滿足某些基本假定,下列結(jié)論中錯(cuò)誤的是()。A. E(ui)=0B. E(Xi尸 0一-一2C. E(uiuj)=0 (iwj)D. uj N(0. ° )4 .對(duì)于經(jīng)典線性回歸模型,0LS估計(jì)量不具備的性質(zhì)是()A,無偏性 B.線性特性 C.正確性D.有效性5 .線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)量是隨機(jī)變量Y的函數(shù),*=(X'Y廣X'Y,所以國(guó)是A.隨機(jī)變量B.非隨機(jī)變量C.確定性
7、變量D.常量6 .產(chǎn)量(X,臺(tái))與單位產(chǎn)品成本(Y,元/臺(tái))之間的回歸方程為:Y? = 356-1.5X, 這說明()A.產(chǎn)量每增加一臺(tái),單位產(chǎn)品成本平均減少1.5個(gè)百分點(diǎn)B.產(chǎn)量每增加一臺(tái),單位產(chǎn)品成本減少1.5元C.產(chǎn)量每增加一臺(tái),單位產(chǎn)品成本減少 1.5個(gè)百分點(diǎn)D.產(chǎn)量每增加一臺(tái),單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元7,根據(jù)一個(gè)n=30的樣本估計(jì)Y+?1Xi +e后計(jì)算得d=1.4,已知在95%的置信度下,dL T35, dU =1.49,則認(rèn)為原模型()A .存在正的一階線性自相關(guān)B.存在負(fù)的一階線性自相關(guān)C .不存在一階線性自相關(guān)D.無法判斷是否存在一階線性自相關(guān)8 .在多元線性回歸模型中,
8、若某個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1,則表明模型中存在()A.多重共線性B.異方差性C.序列相關(guān)D.高擬合優(yōu)度工=一心9 .在運(yùn)用模型變換法修正異方差時(shí),如果模型變換形式是X X X X , 則異方差的具體形式Var(u)是下列形式中的哪一種?()A.;'X B.二勺2 BF2 收 d.二210g(X)10 .對(duì)于原模型Yt = 00 + P1Xt *5,廣義差分模型是指()Yt= P0 1+ P1Xt+ jA Jf(Xt)0 Jf(Xt)1 Jf (Xt) Jf(Xt)Yt = "%Xt . "t Yt 0 /兇口tBCD Yt - »4 =日
9、0(1 - P)十 3(Xt - PX-)十(匕叱工)11 .經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析工作的基本工作步驟是()A .設(shè)定理論模型一收集樣本資料一估計(jì)模型參數(shù)一檢驗(yàn)?zāi)P虰.設(shè)定模型一估計(jì)參數(shù)一檢驗(yàn)?zāi)P鸵粦?yīng)用模型C .理論分析一數(shù)據(jù)收集一計(jì)算模擬一修正模型D.確定模型導(dǎo)向一確定變量及方程式一應(yīng)用模型12 .把反映某一總體特征的同一指標(biāo)的數(shù)據(jù),按一定的時(shí)間順序和時(shí)間問隔排列起來,這樣的數(shù)據(jù)稱為()A.橫截面數(shù)據(jù)B.時(shí)間序列數(shù)據(jù)C.修勻數(shù)據(jù)D.原始數(shù)據(jù)13 .在雙對(duì)數(shù)線性模型1n Yi =%+ 011nxl +3 1nX2 +»中,參數(shù)3的含義是A.Y關(guān)于X1的增長(zhǎng)量 B.Y關(guān)于X1的發(fā)展速度C.Y關(guān)于
10、X1的邊際傾向 D.Y關(guān)于X1的彈性14 .已知某一元線性回歸模型,采用10個(gè)樣本,使用OLS回歸后得到可決系數(shù)為0.81,則其解釋變量與被解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)為(A.0.9B. 0.6561C. 0.081 D. 0.0915 .線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)量乎是隨機(jī)變量Y的函數(shù),?=( X'Y尸X'Y ,所以(?A.確定性變量B.非隨機(jī)變量C.隨機(jī)變量D.常量16 .產(chǎn)量(X,臺(tái))與單位產(chǎn)品成本(Y,元/臺(tái))之間的回歸方程為:Y? = 356-1.5X ,這說明(A.B.C.D.產(chǎn)量每增加一臺(tái),單位產(chǎn)品成本平均減少1.5個(gè)百分點(diǎn)產(chǎn)量每增加一臺(tái),單位產(chǎn)品成本減少1.5元產(chǎn)量每增加
11、一臺(tái),單位產(chǎn)品成本減少1.5個(gè)百分點(diǎn)產(chǎn)量每增加一臺(tái),單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元17 .某商品需求計(jì)量模型Y=P° + P1Xi+ki,其中Y為需求量,X為價(jià)格。為了考慮“季節(jié)”(春、夏、秋、冬)因素的影響,則應(yīng)引入的虛擬變量個(gè)數(shù)為(A.3C.2B.4D.518 .在多元線性回歸模型中,若某個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1,則表明模型中存在()A.多重共線性B.異方差性19 .下列哪種方法不能用來檢驗(yàn)異方差(A. Goldfeld-Quandt 檢驗(yàn)C.殘差平方對(duì)解釋變量的散點(diǎn)圖C.序列相關(guān)D.高擬合優(yōu)度0B.懷特檢驗(yàn)D.方差膨脹因子法20.下列哪種形式的序列相關(guān)可用 DW
12、統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)(Vt為具有零均值、常數(shù) 方差,且不存在序列相關(guān)的隨機(jī)變量)()t =:t-2Z VtB.C -Wt .21.以 表示實(shí)際觀測(cè)值,D.也=Wt +P2Vt+ 示回歸估計(jì)值,則用普通最小二乘法得到的樣本回滿足(歸直線A.B.C.22.計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的基本應(yīng)用領(lǐng)域有()A.結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、政策評(píng)價(jià)B.彈性分析、乘數(shù)分析、政策模擬C.消費(fèi)需求分析、生產(chǎn)技術(shù)分析、市場(chǎng)均衡分析D.季度分析、年度分析、中長(zhǎng)期分析23 .經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為,某個(gè)解釋變量與其他解釋變量間多重共線性嚴(yán)重的情況是這個(gè)解釋變量的VIF()A.大于1B.小于1C.大于10D.小于524 .下列檢驗(yàn)方法中不是用來檢驗(yàn)異方差的方法是
13、()A.戈里瑟(Glejser)檢驗(yàn)B .戈德菲爾德匡特(Goldfeld-Quandt)檢驗(yàn)C.懷特(white)檢驗(yàn)D.杜賓沃森(DW)檢驗(yàn)25 .當(dāng)模型中存在多重共線性時(shí),采用嶺回歸所得到的估計(jì)是()A.有偏估計(jì)B .無偏估計(jì) C.最佳無偏估計(jì)D.無偏有效估計(jì)26 .在DW檢驗(yàn)中,當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量為2時(shí),表明()A.不存在一階自相關(guān)B.存在完全一階負(fù)自相關(guān)C.存在完全一階正自相關(guān)D.不能判定27 .下面屬于橫截面數(shù)據(jù)的是()A. 1980-2018年各年全國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)的服務(wù)業(yè)產(chǎn)值B. 1980-2018年各年某地區(qū)的財(cái)政收入C. 2018年30個(gè)重點(diǎn)調(diào)查城市的工業(yè)產(chǎn)值D. 2000-20
14、18年各季度湖北省的GDP增長(zhǎng)率28 .鄒至莊檢驗(yàn)的作用是()。A.檢驗(yàn)?zāi)P椭惺欠翊嬖谧韵嚓P(guān)B.檢驗(yàn)?zāi)P褪欠裼卸嘀毓簿€性C.檢驗(yàn)?zāi)P退脭?shù)據(jù)是否存在折點(diǎn)D.檢驗(yàn)?zāi)P椭惺欠翊嬖谔摂M變量29 .對(duì)于A. t(n-k)B. t(n-k-1)30 .對(duì)于,統(tǒng)計(jì)量服從()C. F(k-1,n-k)D. F(k,n-k-1),檢驗(yàn)Ho:時(shí),所用的A. t(n-k-1)B. t(n-k)C. t(n-k+1)D. t(n-k+2)統(tǒng)計(jì)量服從()31 .如果一個(gè)回歸模型中包含一個(gè)具有 m個(gè)特征的分類指標(biāo),需入虛擬變量數(shù)目 為()A. m B. m-1C. m-2 D. m+132 .若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存
15、在一階自回歸形式的自相關(guān),則估計(jì)模型參數(shù) 應(yīng)采用()A.普通最小二乘法 B.加權(quán)最小二乘法C.廣義差分法 D.工具變量法33 .在多元線性回歸中,擬合系數(shù)隨著解釋變量數(shù)目的增加而()A .減少 B .增加 C .不變 D.變化不定34 .對(duì)于大樣本,杜賓-沃森(DW)統(tǒng)計(jì)量的近似計(jì)算公式為()A. B.C.D.35.雙對(duì)數(shù)模型A. Y關(guān)于X的增長(zhǎng)率C. Y關(guān)于X的彈性中,參數(shù)的含義是()B. Y關(guān)于X的發(fā)展速度D. Y關(guān)于X的邊際變化36.根據(jù)樣本資料已估計(jì)得出人均消費(fèi)支出Y對(duì)人均收入X的回歸模型為lnY=5+0751nx,這表明人均收入每增加1%,人均消費(fèi)支出將預(yù)期增加(A.0.2%B.0.
16、75%C.5%D.7.5%37 .在存在多重共線性情況下采用的嶺回歸估計(jì)是()A.有偏估計(jì)B.無偏估計(jì)C.最佳無偏估計(jì)D.無偏有效估計(jì)38 .在多元線性回歸中,擬合系數(shù) R2隨著解釋變量數(shù)目的增加而()A .減少 B .增加 C .不變 D.變化不定39 .對(duì)于大樣本,杜賓-沃森(DW)統(tǒng)計(jì)量的近似計(jì)算公式為()A. DW = 2(1 - 7) B. DW=3(1D) C.DW =1 - ? D. DW = 2(1 ?)40 .進(jìn)行相關(guān)分析時(shí),假定相關(guān)的兩個(gè)變量()A.都是隨機(jī)變量B.都不是隨機(jī)變量C. 一個(gè)是隨機(jī)變量,一個(gè)不是隨機(jī)變量D.隨機(jī)或非隨機(jī)都可以41 .設(shè)Y表示實(shí)際觀測(cè)值,Y?表示
17、OLS回歸估計(jì)值,則下列哪項(xiàng)成立(A. Y? =yb. Y =Yc. Y?=yd. Y?=Y42.若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在一階自回歸形式的自相關(guān),則估計(jì)模型參數(shù) 應(yīng)采用()A.普通最小二乘法B.加權(quán)最小二乘法C.廣義差分法D.工具變量法 43.不能用來作為模型中存在多重共線性的判別標(biāo)準(zhǔn)()A.方差膨脹因子 B.F統(tǒng)計(jì)量C.條件系數(shù)D.相關(guān)系數(shù)44 .杜賓-沃森統(tǒng)計(jì)量的取值范圍為()A.-1 < DW < 1B.0 < DW < 4C.0 < DW < 2D.1<DW<445 .在線性回歸模型中,若解釋變量Xi和X2的觀測(cè)值成比例,即Xn=KX
18、2i,其中K為常數(shù),則表明模型中存在()C. 序 列 相 關(guān)C. 面 板 數(shù) 據(jù)C. 卡 方 統(tǒng) 計(jì) 量A. 方 差 非 齊 性B. 多 重 共 線 性D.設(shè)定誤差46 .同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)列是()A. 時(shí) 點(diǎn) 數(shù) 據(jù)B. 截 面 數(shù) 據(jù)D.時(shí)序數(shù)據(jù)47 .對(duì)回歸系數(shù)顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí),所用統(tǒng)計(jì)量是()A. 正 態(tài) 統(tǒng) 計(jì) 量B.t 統(tǒng) 計(jì) 量D.F 統(tǒng)計(jì)量48 .在回歸分析中下列有關(guān)解釋變量和被解釋變量的說法中正確的是()A. 被解釋變量和解釋變量均為隨機(jī)變量B.被解釋變量和解釋變量均為非隨機(jī)變量C.被解釋變量為隨機(jī)變量,解釋變量為非隨機(jī)變量D.被解釋變量為非隨機(jī)變量,解釋變量為
19、隨機(jī)變量49 .回歸分析中,用來說明模型解釋能力的統(tǒng)計(jì)量為()A. 相 關(guān) 系 數(shù)B. 擬 合 系 數(shù)C. 回 歸 系 數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差50 .如果要在模型的解釋變量中考慮季節(jié)因素,需要引入幾個(gè)虛擬變量()A.1個(gè)B.2個(gè)C.3個(gè)D.4個(gè)四、簡(jiǎn)答題1. 簡(jiǎn)述最小二乘估計(jì)原理。2. 回歸模型的方程顯著性檢驗(yàn)與參數(shù)顯著性檢驗(yàn)相同嗎?是否可以互相替代?3. 對(duì)一元線性回歸模型進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換,解釋標(biāo)準(zhǔn)化變量回歸模型中斜率系數(shù)的含義。4. 列舉檢驗(yàn)多重共線性的方法。5. 簡(jiǎn)述模型中自相關(guān)問題對(duì)OLS 估計(jì)量的影響。6. 請(qǐng)寫出經(jīng)典回歸模型的基本假定。7. OLS 估計(jì)量具有哪些統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。8. 什么是虛擬變量
20、陷阱?怎樣避免虛擬變量陷阱?9. 列舉異方差的補(bǔ)救措施。10. 當(dāng)模型存在多重共線性時(shí),用最小二乘法估計(jì)有哪些后果?11. 在經(jīng)典假定成立的條件下,最小二乘估計(jì)量有哪些統(tǒng)計(jì)特性?。12. 以一元線性回歸模型為例,敘述White 檢驗(yàn)的基本步驟。13. 簡(jiǎn)述經(jīng)典線性回歸模型的基本假定中任意五條。14. 解決模型中自相關(guān)的方法有哪些?15. 簡(jiǎn)述 Goldfeld-Quandt 檢驗(yàn)的基本步驟。16. 當(dāng)模型存在多重共線性時(shí),用最小二乘法估計(jì)有何后果?17. 簡(jiǎn)述經(jīng)典線性回歸模型的基本假定中任意五條?五、計(jì)算分析題(本大題共2 小題,每小題15分,共 30分)1. 根據(jù)輸出結(jié)果所給的信息,補(bǔ)充完整
21、表1 中用( 1) ( 2) ( 3) ( 4) ( 5)所標(biāo)識(shí)的空缺處。(每空 3 分,共 15 分。請(qǐng)寫出簡(jiǎn)要計(jì)算過程,所有計(jì)算結(jié)果保留三位小數(shù))表1小時(shí)工資方程Dependent Variable:LWAGESample: 1 526ncluded observations: 526VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.cC0.2843600.1041902.7292300.0066EDUC0.0920290.007330(D0.0000EXPER0.0041210.0017232.3914370.0171TENURE(2)0.0030
22、947.1330710.0000R-squared0.316013Mean dependent var1.623268Adjusted R-squared(3)S.D.dependent var0.531538S.E. of regression(4)Akaike info criterion1.207406Sum squared resid101.4556Schwarz criterion1.239842_og likelihood-313.5478Hannan-Quinn criter.1.220106F-statistic(5)Durbin-Watson stat1.768805Prob
23、(F-statistic)0.0000002.表2是一個(gè)住房?jī)r(jià)格方程的回歸結(jié)果。其中,price為住房?jī)r(jià)格,lotsize為 以英尺為單位的占地面積,sqrft為平方英尺數(shù),bdrms為臥室數(shù)。模型設(shè)定為 pricei = £ + Bjotsizei + B3sqrfti + B4bdrmsi + 所。根據(jù)表 2 回答下列問題:(第(1)小題3分,第(2)小題6分,第(3)小題6分,共15分。所有結(jié)果 保留三位小數(shù))表2.住房?jī)r(jià)格方程Dependent Variable: PRICESample: 1 88Included observations: 88VariableCoeffi
24、cientStd. Errort-StatisticProb.C-21.7703129.47504-0.7386010.4622lOTSIZE0.0020680.0006423.2200960.0018SQRFT0.1227780.0132379.2750930.0000BDRMS13.852529.0101451.5374360.1279R-squared0.672362Mean dependent var293.5460Adjusted R-squared0.660661S.D. dependent var102.7134S.E. of regression59.83348Sum squa
25、red resid300723.8_og likelihood-482.8775F-statistic57.46023Prob(F-statistic)0.000000Akaike info criterion11.06540Schwarz criterion11.17800Hannan-Quinn criter.11.11076Durbin-Watson stat2.109796(1)寫出樣本回歸函數(shù)。(3分)(2)對(duì)參數(shù)P的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)(要求寫出檢驗(yàn)步驟)。(6分) 2提示:1。.025(84)= 1.989±05(84) = 1.633(3)利用white檢驗(yàn)判斷模型是否存在
26、異方差(要求寫出檢驗(yàn)步驟)。(6分)提示:將殘差的平方對(duì)截距項(xiàng)、所有解釋變量的一次項(xiàng)、二次項(xiàng)、交叉項(xiàng)作回歸得到的 R2為0.383314, «= 0.05時(shí),髭05(3) =7.815,乳20.05(9) =16.9193.為了分析一國(guó)或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展如何影響其居民的人均預(yù)期壽命,我們 以亞洲22個(gè)國(guó)家或地區(qū)的數(shù)據(jù)為分析對(duì)象,分別引入了人均GDP(X1)、成人識(shí)字率(X2)、嬰兒預(yù)防接種率(X3)作為解釋變量,人均預(yù)期壽命(Y)作為被解釋變 量。得到如下回歸(見表1)。問題:(1)根據(jù)輸出結(jié)果所給的信息,補(bǔ)充完整表中用ABCDE所標(biāo)識(shí)的空缺處。A:B:C:D:E:(2)各個(gè)因素對(duì)
27、人均壽命的影響是否顯著,請(qǐng)給出你的判斷。表1人均預(yù)期壽命的影響因素Dependent Variable: Y Method: Least Squares ncluded observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C32.993093.13859510.512060.0000X10.0716190.014755( A )0.0001X20.168727(B )4.2228110.0005X3(C )0.0488693.6637310.0018R-squared0.906549Mean dependent var62.
28、50000Adjusted R-squared(D )S.D. dependent var10.08889S.E. of regression(E )Akaike info criterion5.407545Sum squared resid199.7515Schwarz criterion5.605916_og likelihood-55.48299Hannan-Quinn criter.5.454275F-statistic58.20479Durbin-Watson stat1.616536Prob(F-statistic)0.0000004. sen&srivastavaft研究
29、貧富國(guó)之間期望壽命的差異是,利用101個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù),建立了如下回歸模型:-2.40+ 9.39 In -536(111.1;-7)(437) (0.857)R2=0.752042)其中,X為以美元計(jì)的人均收入;Y為以年計(jì)的期望壽命。Sen&Srivastava認(rèn)為 人均收入的臨界值為1097美元(ln1097 = 7),若人均收入超過1097美元,則被 認(rèn)定為富國(guó),Di=1;若人均收入低于1097美元,則被認(rèn)定為窮國(guó),Di=0。上述 回歸結(jié)果中,括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為參數(shù)估計(jì)值對(duì)應(yīng)的 t值。(1)解釋這些計(jì)算結(jié)果。 回歸方程中引入的原因是什么?如何解釋這個(gè)回歸解釋變量。(3)請(qǐng)分別寫出窮國(guó)和富
30、國(guó)的樣本回歸方程。5 .國(guó)家財(cái)政收入主要來自各項(xiàng)稅收收入,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是其重要的影響因素。為了分 析各主要因素對(duì)國(guó)家財(cái)政收入的影響, 根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局1978-2007年的統(tǒng)計(jì)年鑒 數(shù)據(jù),建立了如下回歸模型:CSi =B0*NZi %*GZi -3* JZZi ,*TPOPi %*CUMi % * SZMi ;i 其中CS表示財(cái)政收入,NZ為農(nóng)業(yè)增加值,GZ為工業(yè)增加值,JZZ為建筑業(yè)增 加值,TPOP為總?cè)丝冢珻UM為最終消費(fèi),SZM為受災(zāi)面積?;貧w結(jié)果見表1。 表1國(guó)家財(cái)政收入的變動(dòng)Sample: 1978 2007Included observations: 30R-squaredAdjust
31、ed R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statisticProbfF-statistic)0.994565 0.993147 1041.84924965329 -247.0452 7014747 0.000000Mean dependent var S.D. dependentvar Akaike info criterion Schwarz criterion Hann an-Ou inn enter. Durbin-Wats on stat10049.04 12585.51 16.93634 1
32、7.26329 17.04004 2.167410CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-6646.6946454.156-1.0298320.3138NZ-0.9706880.33040929378410.0074GZ1.0846540.22852147463970.0001JZZ-27639282.0769941330735D.1963TPOP0.0776130,0679741.1418060.2653CUM-0.047119D .081509-0.5780840 5688SZM0.0075800.0350390.2163290.8306根據(jù)軟件的分析結(jié)果,回答下面的問題: 通過上述分析結(jié)果,你認(rèn)為該多元回歸模型可能存在哪些問題?這些問題的 背后本質(zhì)又是什么? 以某一個(gè)
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