举一反三
- 若回归模型中无截距项,则∑e≠0
- （1）证明：若[tex=4.214x2.0]Wh0BbcsxbdPTUak0FdVk/bstXG4NsKrR79QoYd+59wPwste28OXc9iGm6TyjIoyjQCRsU4hQlYOz4tzM42NmRQ==[/tex]存在，则[tex=8.571x2.0]Wh0BbcsxbdPTUak0FdVk/bY2L1/r2xj+PmXKKYuo5i3auEUtRxxbi5PqVJQBcwY8NLGYmstV4IpgajN7jynxzO98fMOEIHw4MU+V5/QZAW4=[/tex]
- 设真实模型为无截距模型:[tex=5.714x1.214]5/5gZYm/QdlpMx2pRDhDxT4wEYOVtZN3cBPFJR9fO/4=[/tex]回归分析中却要求截距项不能为零，于是,有人采用的实证分析回归模型为[tex=7.786x1.214]dRpPRikKuNNikQ5jTZ6riOrDr4qhwgVa9v3jXd8lOT4jcuSD0qzqKmKrzHcm/w5P[/tex]试分析这类设定误差的后果。
- 按照“弗里德曼的持久收入假说”:持久消费 Y 正比于持久收入 X，依此假说建立的计量模型没有截距项，设定的模型应该为:[tex=5.214x1.214]x5xVSK12z1MzB76LeJgHBL/61OghB5Hjk77U4WGw+yA=[/tex]，这是一个过原点的回归。在古典假定满足时，证明过原点的回归中 [tex=0.929x1.214]DuowWQHaeYF/MuF4+GH/wQ==[/tex] 的 OLS 估计量 [tex=1.0x1.571]4Axz3DiPgazlp97kY3yYxXRxlimBCYbw9ODGVVjUVVs=[/tex] 的计算公式是什么?对该模型是否仍有 [tex=3.643x2.0]uE7hAZpO8m0eZZLAfLEahA==[/tex] 和 [tex=4.714x2.0]xayLF1rqMp663vQEw9Fb/ClGCApdFaET+Z+im4/GCcY=[/tex]?对比有截距项模型和无截距项模型参数的 OLS 估计有什么不同?
- 按照“弗里德曼的持久收入假说”:持久消费Y正比于持久收入X,依此假说建立的计量模型没有截距项，设定的模型应该为: [tex=5.786x1.214]lqTHBz54sRQHTbqYU+FZS5z+PqzN2b4bsks0ZfVMrIg=[/tex] ,这是一个过原点的回归。在古典假定满足时，证明过原点的回归中[tex=0.857x1.214]f+HQGAZjh5fkOKIjeSXwBw==[/tex]的OLS估计量[tex=0.857x1.5]xI0/T25mjFdNKMECXKW4hg==[/tex]的计算公式是什么?对该模型是否仍有[tex=3.643x2.0]IslOm9f1Cq6cesqNg9wMUA==[/tex]和[tex=5.286x2.0]CTlnuaYCJsb6ZwOmQw6m8iQj+rkgg5djiPsxdj/iHBA=[/tex]?对比有截距项模型和无截距项模型参数的OLS估计有什么不同?
内容
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（2）若[tex=4.214x2.0]Wh0BbcsxbdPTUak0FdVk/bstXG4NsKrR79QoYd+59wPHbj0H0yxgCTPkKwNbkMkHiXPRgUO2x5hbJmo73hANJQ==[/tex]存在，试问是否成立[tex=9.214x2.0]Wh0BbcsxbdPTUak0FdVk/bY2L1/r2xj+PmXKKYuo5i3auEUtRxxbi5PqVJQBcwY8NLGYmstV4IpgajN7jynxzL+D4IDcgWyf9j1gZBz2Yp2TDT9+XDe7k5nqGi8HS6mi[/tex]
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判断下列命题是否为真：（1）[tex=3.643x1.357]/5abqJjwKZ1qr+6hsVFF5EBvfq3ggOFNlHMClz0h9nk=[/tex]（2）[tex=2.929x1.357]rGJpyjIjJpbcoBTWxP0Jiw==[/tex]（3）[tex=4.5x1.357]2wycHMoqU83MyEp17iBils58bR7YLuCTI2G9NVAdlfY=[/tex]（4）[tex=5.214x1.357]CTz2gu+IIm1GgNmYMGaduCRtA41wnW4WqwRWwEhq6aA=[/tex]（5）[tex=4.857x1.357]1DcE2BMMOaZhTuxR/mjgsboXxfg5ET59Dp4I/jjEDuw=[/tex]（6）[tex=4.643x1.357]BSryrsQYOvTP2hTWRu6t4nAuJwlSs4L9jaq70EpB+Us=[/tex]（7）若[tex=6.0x1.357]y0IZLUnBO88nR8WBZYvd7QXv5S1OMINV5cQNzPyiyAc=[/tex]，则[tex=3.429x1.357]1brfPwTkVVIX4GfoMIUskA==[/tex]（8）若[tex=7.643x1.357]MhLfJXZnhbXiB0x3oNtFzThV4Y1mJxe1VYr7PkJE/T6hmTD3WWp+UxbNwvUQ6DHk[/tex]，则[tex=4.143x1.357]LZUA94ISo1po5HWsOVeBCjo0rMvj7uw3bGw5HiZenrI=[/tex]
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如果直线相关系数r=0,则一定有 A.B.C.D.E. 未知类型：{'options': ['直线回归的截距等于0', '直线回归的截距等于[tex=0.643x1.143]mpLp05WhIGRLodXFgYU9rQ==[/tex]或[tex=0.857x1.143]0+XtedvV0IOdz6Tt7YkWLA==[/tex]', '直线回归的[tex=2.214x1.429]CNZM0pFH2NH5XOjcK5Zo8A==[/tex]等于0', '直线回归的[tex=2.214x1.429]z4vg0HL+1NUN0GPdC4WxDw==[/tex]等于0', '直线回归的[tex=2.214x1.429]CNZM0pFH2NH5XOjcK5Zo8A==[/tex]等于[tex=2.143x1.357]N+G6JkjzpLsOxR8qjtEKGA==[/tex]'], 'type': 102}
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若a=7的8次方,b=8的7次方,则56的56次方=?
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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?