根据 100 对[tex=3.0x1.357]LTcsI75demg/Q8A3GH5X9aVRRjX7bjJ0B+ht9PE9cRA=[/tex]的观察值计算出[tex=18.429x2.0]xVGmgKFFXPEOoFvA5UEIf6z98/MI+qoznuwQowgREeHbBqvxSPu1uPMD8LIl633zGkybJyfx547wBnYtSZy03EHtU1usEisnnMupNqVQvHM=[/tex] 后来发现 Y 还受[tex=1.214x1.214]SQWwo8FHSU71fR9D9DebOA==[/tex] 的影响, 于是将一元模型改为二元模型[br][/br][tex=10.071x1.214]eSGL36XZD6MNDaMOrZcvbbUqepQ8LfBaE3tuYfy1l34sCjRgxSPsT5t0aQtQvNjYzL96eKbLFCdB8wVyPTTuIQ==[/tex]收集 [tex=1.214x1.214]SQWwo8FHSU71fR9D9DebOA==[/tex] 的相应观察值并计算出[tex=17.571x2.0]hqgyTuWCfQigwFm6ckZn328u1HfqAomXYikbnortuA6M9s/0UxhoSui2qxIMe3hqW4l8tdcMuJOxGfUV5Mg2A4Yk/8aSA3yzfhsTBgttxJI=[/tex]求二元模型中的[tex=2.286x1.0]7pNelk4HUVBg38zOC/iSU0R+QJDpN5pemOQcnG+xHBY=[/tex] 的 OLS 估计量及其相应的标准差估计量。 [br][/br]
举一反三
- 根据100对[tex=4.0x1.357]KPLZgt2/1Z1TrrIEAs7aPCdi3c6/9xLmYOd4UMly52Q=[/tex]的观察值计算出[tex=18.429x2.0]4TbomUceA9iLYgeVsQfZWkGWZoNy/xGiy8uAZh5dYzs0I0TiQ2tNqj0IGaehdVB0qcsLFWZqARqDIwB+mbbVlA==[/tex] 后来发现Y还受[tex=1.214x1.214]mzDCcy67Z8VvjJDKwZ/vAA==[/tex]的影响，于是将一元模型改为二元模型[tex=10.071x1.214]jqSlrjRaDraHLF69nWlsXG2kl7YMWtEIsca/koXh7O066LpxS8x3+WN1giMMc94zQoGmuGBi8Ay3Jky9WqPHzA==[/tex][br][/br]收集[tex=1.214x1.214]mzDCcy67Z8VvjJDKwZ/vAA==[/tex]的相应观察值并计算出[tex=17.571x2.0]cpAaxc3dUueGylyPlevupFFt5zEhr50qRC78BixKKStiNWJb2LqqcmagRmDv85P50AQGNXsv+1nlLdBCTgPVxeaMtuLRs/0NlzZP6FRF02A=[/tex]求二元模型中的[tex=3.429x1.0]+C41QHU/AuTScwYNKPAoeB2pKfJTY6J8QYh47Ur+QKU=[/tex]的OLS估计量及其相应的标准差估计量。
- 【计算题】5 ×8= 6×4= 7×7= 9×5= 2×3= 9 ×2= 8×9= 7×8= 5×5= 4×3= 5+8= 6 ×6= 3×7= 4×8= 9×3= 1 ×2= 9×9= 6×8= 8×0= 4×7=
- set1 = {x for x in range(10)} print(set1) 以上代码的运行结果为？ A: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} B: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10} C: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} D: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10}
- >>>x= [10, 6, 0, 1, 7, 4, 3, 2, 8, 5, 9]>>>print(x.sort()) 语句运行结果正确的是( )。 A: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] B: [10, 6, 0, 1, 7, 4, 3, 2, 8, 5, 9] C: [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0] D: ['2', '4', '0', '6', '10', '7', '8', '3', '9', '1', '5']
- 根据 100 对 [tex=2.643x1.357]ey+o+duJKf8YOqeF7r5oA/8ZCSfFfqC60yWgquZ8ZpE=[/tex] 的观察值计算出 [tex=13.071x1.5]0Nn2i0XK7gjvgFGijIzHnCaZLBmMYJkgkQhWrDZZ0uDa0VWlfe81SZ003dki5O2bu+VW2Ei8ZovWvADRVp6iYdX0ZR8h7tSm/RRxG6twYT/OsQ1cDedgjA9gwcPyE1e5[/tex]请回答以下问题:求出一元模型 [tex=6.214x1.214]AJhur3DdGL8iYlKxjmHHLtv0ztgzfOJw0ZIJiNRmOTA=[/tex] 中的 [tex=0.929x1.214]3GPaN3IuVXVR7YWpWML8Wg==[/tex] 的最小二乘估计量及其相应的标准差估计量。后来发现 [tex=0.5x1.0]yBR4oiFoTexGaFalQ7m8kg==[/tex]还受 [tex=0.929x1.0]+LYkYkLWJ8vOgrrUQ4+iLg==[/tex] 的影响,于是将一元模型改为二元模[br][/br]型[tex=8.929x1.143]iGNyqNl1cCRuQiRvmRO+TWtc80E1tdcTcBP2t27495OLfYOMFFYVvJgQKhlKHB3Q59V0xW0kDSSCireqGsJadw==[/tex]，收集 [tex=0.929x1.0]+LYkYkLWJ8vOgrrUQ4+iLg==[/tex] 的相应观察值并算出:[tex=13.286x2.0]yanLpUjXl8eBpSC6FnUEmIGKPVe8EzI5RnyfRd7gPzSZanUQUw0JhwK8BBtz+4YrXq6/SY+psBkxXCLpsjudpypGK5KIdB4Sa+RPuoshA5ajjoME5DRhTNLAaroAUgU5Zb3dlevSfUJZhrIz8/mcug==[/tex]求二元模型中的 [tex=2.286x1.0]7pNelk4HUVBg38zOC/iSU0R+QJDpN5pemOQcnG+xHBY=[/tex] 的最小二乘估计量及其相应的标准差估计量。