在一个多元回归模型中, 告诉你误差项 [tex=0.857x1.0]KNPUezoVNUpir+gptAUqwQ==[/tex] 服从如下概率分布， 即 [tex=5.214x1.357]SgLPxhxdlj1IYnBrdPCneduNM1SEqXKx9u/aQZDhefg=[/tex] 。你将 如何构造一个蒙特卡㚻实验来验证真实方差为 4。
举一反三
- 10 位经济学家预测来年真实 GNP 的增长率。假定随机变量 “预测值” 服从正态分布。a. 如果预测值的样本方差比总体方差大 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 个百分点的概率是 0.10, 求[tex=0.857x1.0]N7iCrOsS+NNEUUlnsYCi1g==[/tex]。b. 如果样本方差介于总体方差[tex=2.5x1.357]ytvH3C08sQIDhq3y/zKleg==[/tex]个百分点的概率是 0.95, 求 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]和 [tex=0.643x1.0]O+viFNA0oHTwnBtQyi80Zw==[/tex]。
- 袋中装有 5 个球，分别标有 1，2，2，3，3，任意取出 1 个球，球上的数值为 [tex=0.857x1.0]N7iCrOsS+NNEUUlnsYCi1g==[/tex]，若 D 为区间 [tex=2.786x1.357]jAmL5ReCBmcjHBBhzBbsLQ==[/tex]，试求 [tex=0.857x1.0]N7iCrOsS+NNEUUlnsYCi1g==[/tex] 的分布函数并求 [tex=4.0x1.357]+X3oMHn/u//BcdNf2ryQ4w==[/tex]。
- 考虑模型:[tex=7.786x1.214]Fqbb+kYeBq2k+Yb96xK22M3TbNNcgtDMx/tGpqsUGbe0lyBt4/+7k3Lk3dgWLS/O[/tex] （1)[br][/br]为了找出此模型是否因为漏掉变量[tex=1.214x1.214]jmQSlIEXPwdaNuHVxT7/kA==[/tex]而成为-一个误设的模型，你决定用模型(1) 给出的残差仅仅对[tex=1.214x1.214]jmQSlIEXPwdaNuHVxT7/kA==[/tex]一个变量做回归(注: 在此回归中有一-截距项)。然而，拉格朗日乘数([tex=1.714x1.0]0oXpjS70IMGa6CfJdA53Yg==[/tex])检验要求你用方程(1)的残差兼对[tex=3.429x1.286]6a0gNEHbcJM1s9HwTSb3dKeqDm3RqYWZVUXyvm/z0O8=[/tex]及一常数项做回归。为什么你用的程序很可能是不适当的?
- 设计一个奇偶校验电路，当 4 个输入逻辑变量 [tex=0.786x1.0]kEam2pLJe4uAYVdcny2W5g==[/tex] 、[tex=0.786x1.0]ri6gmnf1+J9dGqG5/1sV6A==[/tex]、[tex=0.714x1.0]J/aA9EEo0KmJFnWWfX7LmQ==[/tex]、[tex=0.857x1.0]nFZS78e5wCWJ2ZClZqqa4Q==[/tex] 中有奇数个 "1" 时，输出为 1, 否则输出为 [tex=0.643x1.0]zF4Kx5he5zAWuyWsMZMVhw==[/tex] 。
- 设[tex=0.857x1.0]N7iCrOsS+NNEUUlnsYCi1g==[/tex]服从参数为 1 的指数分布,[tex=2.286x1.0]9/9iwGqXp5QMYqkNTltYDNEowzysbRa2vywE4TxIMeI=[/tex],求[tex=2.214x1.357]ocoZdV18P73QTNWKFIScyg==[/tex].