[img=165x63]1786996e870bcb0.png[/img]是本质线性回归方程,可以把它们转化为线性回归方程ln[(1- yi)/yi)=-β0-β1xi。
A: 对
B: 错
A: 对
B: 错
A
举一反三
- 是本质线性回归方程,可以把它们转化为线性回归方程ln[(1- yi)/yi)=-β0-β1xi。[img=165x63]17a3daa7ab0cce5.png[/img]
- 是本质线性回归方程,可以把它们转化为线性回归方程ln[(1- yi)/yi)=-β0-β1xi。http://image.zhihuishu.com/zhs/onlineexam/ueditor/201905/3c3a2a9e7e5540c68f5d736a0a0ef6d3.png
- 下列两个模型yi =β0 β1xi ui与lnyi =β0 β1xi ui都属于本质线性回归模型,回归系数β1的经济含义是相同的。
- Yi=B1+B2(1/Xi)是线性回归模型。
- Y^表示OLS估计回归值,u表示随机误差项。如果Y与X为线性相关关系,则下列哪些是正确的() A: Yi=β0+β1Xi B: Yi=β0+β1Xi+ui C: Yi=β0^+β1^Xi+ui D: Yi^=β0^+β1^Xi
内容
- 0
以下属于线性回归模型的是() A: E(Y|Xi)β0+β1Xi B: E(Y|Xi)β0+根号下β1×Xi C: E(Y|Xi)β0+β1的平方×Xi D: Yi=β0+Xi/β1+ui
- 1
线性回归模型的变通最小二乘估计的残差 ei 满足( )。 A: ei=0 B: ei Yi=0 C: ei Yi =0 D: ei Xi=0 E: cov(Xi ,ei )=0
- 2
在对两个变量x,y进行线性回归分析时,有下列步骤:①对所求出的回归直线方程作出解释;②收集数据(xi,yi),i=1,2,…,n;③求线性回归方程;④求未知参数;⑤根据所搜集的数据绘制散点图。正确的操作顺序是
- 3
在线性概率模型 Yi= β0+ β1Xi+ ui 中,下列说法正确的有 A: 系数β1表示自变量X变化一个单位所引起的Y的取值的变化 B: E(Yi|Xi) = β0+ β1Xi C: Pr(Y=1|X) = β0+ β1Xi D: 该模型中预测概率的值可能小于0或者大于1
- 4
设(xi,yi)(i=1,2,...,n)是在n次独立实验中观察所得到的x和y的n对数据,[img=9x23]1803bbde6db567d.png[/img]=ax+b是由这组数据得到的一元线性回归方程给.给定显著水平[img=12x14]1803bbde765eee2.png[/img],进行 F 检验。如果FFa(1,n-2)则拒绝假设H0,说明回归效果显 著,回归方程是有效的