对科布-道格拉斯生产函数模型[img=100x23]17de8775332f170.png[/img]进行线性变换后的估计结果为[img=306x30]17de87753fa66fe.jpg[/img]，则原模型中参数[img=14x19]17de87754b9e351.png[/img]的估计值为（ ）。
未知类型：{'options': ['2.245', '', '', ''], 'type': 102}
未知类型：{'options': ['2.245', '', '', ''], 'type': 102}
举一反三
- 对科布-道格拉斯生产函数模型[img=100x23]180352efb381fb6.png[/img]进行线性变换后的估计结果为[img=306x30]180352efbe57259.jpg[/img]，则原模型中参数[img=14x19]180352efc6cb0b1.png[/img]的估计值为（ ）。 A: 2.245 B: [img=38x22]180352efd0018a5.png[/img] C: [img=38x22]180352efd8c2f38.png[/img] D: [img=48x22]180352efe19728c.png[/img]
- 设X服从参数为[img=47x27]17d60a2f740e213.png[/img]的指数分布，F(x)为其分布函数，则 [img=113x35]17d60a2f81264a2.png[/img]=（ ） 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 某一Logit回归模型估计结果如下：[img=117x37]17d60b151811fd6.png[/img]=F([img=14x26]17d60b1527a22c0.png[/img]+[img=15x32]17d60b15379105e.png[/img]X)（其中F是logistic分布的累积分布函数）中，下列说法错误的是（） 未知类型：{'options': ['若给定X取值为0.1，则估计出的因变量取1的概率预测值为[img=14x26]17d60b15465653b.png[/img]+0.1[img=15x32]17d60b1553c741f.png[/img]', '若给定X取值为0.1，则估计出的因变量的取值为[img=14x26]17d60b156358458.png[/img]+0.1[img=15x32]17d60b15730dab1.png[/img]', '若给定X取值为0.1，则估计出的因变量取1的概率预测值为F([img=14x26]17d60b158a1ae59.png[/img]+0.1[img=15x32]17d60b1599393c0.png[/img])', '若给定X取值为0.1，则估计出的因变量的取值为F([img=14x26]17d60b15a747232.png[/img]+0.1[img=15x32]17d60b15b663ca6.png[/img])'], 'type': 102}
- 下列函数中为同一个函数的是() 未知类型：{'options': ['f(x)=x,g(x)=[img=25x39]17e43f7e294a229.png[/img]', ' f(x)=x,g(x)=[img=39x24]17e43f7e31cdea3.jpg[/img]', ' f(x)=x,g(x)=[img=35x25]17e43f7e3c419e9.png[/img]', ' f(x)=|x|,g(x)=[img=35x25]17e43f7e3c419e9.png[/img]'], 'type': 102}
- 一元线性回归模型[img=784x96]17d60d42764ad49.png[/img]，令[img=596x180]17d60d4843ee126.png[/img]，[img=448x181]17d60d484ee59c5.png[/img]则未知参数[img=160x96]17d60d485ac18ee.png[/img]的最小二乘估计为（）。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}