简单线性回归模型包含变量的个数是()

A.变量总体服从正态分布

B.个体间随机误差相互独立

C.自变量的个数多于因变量的个数

D.因变量和自变量之间存性关系

A.布朗线性指数模型

B.三次指数平滑

C.简单移动平均模型

D.加权移动平均模型

E.回归趋势模型

(i)变量train是工作培训指标变量。样本中有多少人参与了工作培训项目？一个男人实际参加工作培训最多达几个月？

(ii)将train对unem74,unem75,age,educ,black,hisp和married等几个人口统计和培训前变量做一个线性回归。这些变量在5%的显著性水平上联合显著吗？

(iii)估计第(ii)部分中线性模型的一个概率单位形式。计算所有变量联合显著性的似然比检验。你得到什么结论？

(iv)基于第(ii)部分和第(iii)部分的答案，为解释1978年的失业状况，参与工作培训可视为外生变量吗？请解释。

(v)做unem78对train的简单回归，并以方程形式报告结果。估计参与工作培训项目对1978年失业的概率有何影响？它统计显著吗？

(vi)做unem78对train的概率单位模型。将train的概率单位系数与第(v)部分线性模型中得到的系数相比较有意义吗？

(vii)求出第(v)部分与第(vi)部分的拟合概率。解释它们为什么相同。为了度量工作培训项目的效果和统计显著性，你将采用哪个方法？

(viii)在第(v)部分与第(vi)部分模型中将第(ii)部分中的所有变量作为额外控制变量。现在拟合概率还相同吗？它们之间有何关系？

A.为了便于确定模型的解释变量

B.为了使估计的参数具有良好的统计性质

C.为了便于确定所估计参数的均值

D.为了便于得出模型参数的估计值

A.向前选择法是从模型中没有自变量开始，然后将所有自变量依次增加到模型中

B.向后剔除法是先对所有自变量拟合线性回归模型，然后依次将所有自变量剔除模型

C.逐步回归法是将向前选择法和向后剔除法结合起来，但不能保证得到的回归模型一定就显著

D.逐步回归法选择变量时，在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除，而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中

考虑简单回归模型

令z为x的二值工具变量。运用式(15.10)，ⅣV估计量，可以写成：其中，是z_i=0的那部分样本中yi和xi的样本平均值，而是z_i=1的那部分样本中y_i和x_i的样本平均值。该估计量称为群组估计量， 它是由沃尔德(Wald， 1940) 最先提出。

(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。

(ii)保持其他因素不变，黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少？

(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗？

(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。

A.2个

B.3个

C.2个或2个以上

D.不确定

其中，u是无法观测到的误差。

(Ⅰ)u中包含什么样的因素？它们可能与受教育程度相关吗？

(Ⅱ)简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。

：年龄x₁，体重x₂(单位：kg)，1500m跑用的时间x₃(单位：min)，静止时心率x₄(单位：次/mim)，跑步后心率x₅(单位：次/min)。对24名38至57岁的志愿者进行了测试，结果如下表。试建立耗氧能力y与诸因素之间的回归模型。

(1)若x₁~x₅中只许选择1个变量，最好的模型是什么？

(2)若x₁~x₅中只许选择2个变量，最好的模型是什么？

(3)若不限制变量个数，最好的模型是什么？你选择哪个作为最终模型，为什么？

(4)对最终模型观察残差，有无异常点？若有，剔除后如何？