(2)在一元线性回归问题中，因变量为Y，自变量为X的总体回归方程可表示为: ( )
A: Yt= ß0+ß1Xt+ut
B: Yt= ß0+ß1Xt+et
C: Yt尖= ß0尖+ß1尖Xt
D: E(Yt)=ß0+ ß1Xt(其中t=1.2….n)
A: Yt= ß0+ß1Xt+ut
B: Yt= ß0+ß1Xt+et
C: Yt尖= ß0尖+ß1尖Xt
D: E(Yt)=ß0+ ß1Xt(其中t=1.2….n)
D
举一反三
- 在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为：（ ） A: Yt=b0+b1*Xt+ut B: Yt=E(Yt|X)+ut C: Y^t=b0^+b1^*Xt D: E(Yt|Xt)=b0+b1*Xt
- 如果模型yt=β0+β1xt+ut，（ ）则说明不存在随机误差项自相关问题。 A: cov(xt，ut)=0 B: cov(us，ut)=0(t≠s) C: cov(xt，ut)≠0 D: cov(us，ut)≠0(t≠s)
- 下列回归模型中可用D．W．统计量来检验的是()。(模型中的εt是具有零均值、常数方差，且不存在序列相关的随机变量) A: Yt=β0+β1Xt+μt，其中μt=ρμt-1+εt，Xt是非随机变量 B: Yt=β1Xt+μt，其中μt=ρμt-1+εt，Xt是非随机变量 C: Yt=β0+β1Xt+μt，其中μt=ρ1μt-1+ρ2μt-1+εt，Xt是非随机变量 D: Yt=β0+β1Xt+μt，其中μt=ρ1μt-1+εt，Xt是随机变量
- 若{xt}~I(1),{yt}~I(2),则序列{xt}与{yt}之间不可能存在协整关系。
- 实验命令“xt=@(t)sin(2*t); yt=@(t)cos(2*t); zt=@(t)t; fplot3(xt,yt,zt,[0 20pi])”,所绘制的图形是【 】
内容
- 0
对于非线性模型yt ^= b0 + b1 xt + b2 xt2，如何变化才能将其转化为线性模型 A: 令x t 2 = b1 xt + b2 xt2 B: 令x t 2 = xt 2 C: 令x t 2 = 1/xt 2 D: 以上都可行
- 1
设时间序列Yt~I(1),Xt~I(1),如果,是平稳时间序列,其中a、b为常数,则Xt与Yt之间的关系是 A: 不协整 B: 协整 C: 1阶协整 D: 2阶协整
- 2
设时间序列Yt～I(2),Xt～I(3)，则Yt与Xt之间是不存在协整关系
- 3
设时间序列Yt～I(1),Xt～I(1)，如果[img=82x20]180352f1d7b8e99.png[/img]，是平稳时间序列，其中a、b为常数，则Xt与Yt之间的关系是 A: 不协整 B: 协整 C: 1阶协整 D: 2阶协整
- 4
设线性回归模型为yt=b0+b1xt+ut,ρ为随机误差项ut的一阶相关系数,DW检验的原假设是( ) A: DW=0 B: ρ=0 C: DW=1 D: ρ=1