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。
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] 一元模型中的[tex=1.071x1.571]4emANyv3A6IY6qap3003c7zpaF0PHE9D1zmU3/qPaeE=[/tex]与二元模型中的[tex=2.0x1.214]jxoHVtLmE+Wcp8IL3+iBNi+M7C0jwp8i/PIN/57DIj8=[/tex]是否相等?为什么?
- 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]
- 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。
- 表3 3给出Y关于X，X的线性回归结果。[img=597x133]17b00b1eab2e326.png[/img] 根据以上信息，你能否确定[tex=1.214x1.214]AKRJ+piA0nf7C/6/dimpFw==[/tex]和[tex=1.214x1.214]mzDCcy67Z8VvjJDKwZ/vAA==[/tex]各自对Y的影响?
- 表3 3给出Y关于X，X的线性回归结果。[img=597x133]17b00b1eab2e326.png[/img] 检验假设:[tex=1.214x1.214]AKRJ+piA0nf7C/6/dimpFw==[/tex]和[tex=1.214x1.214]mzDCcy67Z8VvjJDKwZ/vAA==[/tex]对Y无影响，应采用何种检验，为什么