最小二乘准则是指使（ ）达到最小值的原则确定样本回归方程。 A: ｜sum(Yt-Y^t)| B: sum｜Yt-Y^t｜ C: max｜Yt-Y^t｜ D: sum(Yt-Y^t)^2
最小二乘准则是指使（ ）达到最小值的原则确定样本回归方程。 A: ｜sum(Yt-Y^t)| B: sum｜Yt-Y^t｜ C: max｜Yt-Y^t｜ D: sum(Yt-Y^t)^2
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
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
中国大学MOOC: def fun(x,y):global yt=xx=yy=tx=0y=1fun(x,y)print(x,y)结果是
中国大学MOOC: def fun(x,y):global yt=xx=yy=tx=0y=1fun(x,y)print(x,y)结果是
(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)
(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)
Yt表示t时期的总产出，Yt-1表示(t-1)时期的总产出，则t-1期到t期的经济增长率可以表示为（ ）。? Yt / Yt-1|（Yt - Yt-1）/ Yt|（Yt - Yt-1）/ Yt-1|Yt - Yt-1
Yt表示t时期的总产出，Yt-1表示(t-1)时期的总产出，则t-1期到t期的经济增长率可以表示为（ ）。? Yt / Yt-1|（Yt - Yt-1）/ Yt|（Yt - Yt-1）/ Yt-1|Yt - Yt-1
已知关系模式R, U={X,Y,Z,T}, F={XY→T, XZ→YT, Y→Z},则该关系模式的候选码为( ) A: XY B: Y C: XZ D: X
已知关系模式R, U={X,Y,Z,T}, F={XY→T, XZ→YT, Y→Z},则该关系模式的候选码为( ) A: XY B: Y C: XZ D: X
def fun():global x,yt=xx=yy=tx=0y=1fun()print(x,y)结果是1 0 A: 正确 B: 错误
def fun():global x,yt=xx=yy=tx=0y=1fun()print(x,y)结果是1 0 A: 正确 B: 错误
下面是几个模型, 写出不满足平稳条件模型的标号： A: Yt=0.1+0.5 Yt-1 +et B: Yt=0.75 et-1 –0.125 et-2 +et C: Yt= 0.44Yt-1+et D: Yt=0.4 Yt-1＋0.6 Yt-2 +et
下面是几个模型, 写出不满足平稳条件模型的标号： A: Yt=0.1+0.5 Yt-1 +et B: Yt=0.75 et-1 –0.125 et-2 +et C: Yt= 0.44Yt-1+et D: Yt=0.4 Yt-1＋0.6 Yt-2 +et
ATAQWERY YT
ATAQWERY YT
设Yt=t^2+2t-3，则其二阶差分△^2 Yt等于多少？
设Yt=t^2+2t-3，则其二阶差分△^2 Yt等于多少？