第七章单元测试
- 模型ln(Yi) = β0 + β1ln(Xi) + ui，β1 表示：
- 回归结果是内部有效的，指的是：
根据回归结果
= 557.8 + 36.42 ln (Income). 收入增加 1%使得平均成绩增加：- 为了判断模型是线性回归模型还是r阶的多项式回归模型，我们可以：
根据回归结果
= 686.3 – 1.12STR – 0.67PctEL + 0.0012(STR×PctEL），当PCTEL保持不变，STR增加一个单位会使得平均考试成绩变化：非线性模型中，当其他自变量保持不变，X1 变化△X1，因变量的期望值的变化量为：
据回归结果
= 607.3 + 3.85 Income – 0.0423Income2, 当收入值为多少时考试成绩能取到最大值：在模型
中，参数
的含义是：一元对数线性模型的形式为：
请问下列哪一个不能化为参数线性的回归模型：
A:Y 关于 X的半弹性 B:Y 关于 X的弹性 C:X变化一个单位时，Y的均值变化 D:X对Y的边际效应
答案:Y 关于 X的弹性
A:所有的假设检验都是显著的 B:有关因果效应的统计推断对研究总体是正确的 C:参数的真实值被包含于置信区间内 D:从研究总体及其环境中得到的相关推断和结论可推广到其他总体及其环境中
A:无法计算
B:36.42分
C:557.8分
D:0.36分
A:看多项式回归的R2 是否大于线性回归模型的R2 B:用F统计量检验多项式回归中的(r-1)个高阶次项前面的系数是否全都为0 C:比较两个模型的残差平方和 D:比较两个回归模型的TSS
A:– 0.67PctEL + 0.0012PctEL B:686.3-1.12PctEL C:-1.12 + 0.0012PctEL D:-1.12 - 0.67PctEL
A:△Y = f(X1 + △X1, X2,..., Xk)- f(X1, X2,...Xk).
B:△Y = f(X1 + △X1, X2 + △X2,..., Xk+ △Xk)- f(X1, X2,...Xk). C:△Y = f(X1 + X1, X2,..., Xk)- f(X1, X2,...Xk). D:△Y = f(X1 + X1, X2,... Xk).
A:45.50
B:607.3
C:无法计算 D:91.02
A:自变量每增加一个单位，因变量的均值成比例变化100
%
B:自变量每变化一个单位，因变量的均值变化
C:自变量每增加1%，因变量的均值变化0.01
D:自变量每增加1%，因变量的均值成比例变化100%
A:
B:
C:
D:
A:
B:
C:
D:
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