表4-4是某种商品的需求量Y,价格[tex=1.214x1.214]AKRJ+piA0nf7C/6/dimpFw==[/tex]以及消费者收入[tex=1.214x1.214]mzDCcy67Z8VvjJDKwZ/vAA==[/tex]的统计资料。[img=622x135]17b115b986d1a78.png[/img] 检验[tex=1.214x1.214]AKRJ+piA0nf7C/6/dimpFw==[/tex]和[tex=1.214x1.214]mzDCcy67Z8VvjJDKwZ/vAA==[/tex]是否存在严重的多重共线性? 

两个二元消息符号[tex=1.214x1.214]AKRJ+piA0nf7C/6/dimpFw==[/tex]与[tex=1.214x1.214]mzDCcy67Z8VvjJDKwZ/vAA==[/tex]的取值及概率分别为:[img=593x101]17d2d734ad1dd19.png[/img]求它们的熵。

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。 

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  

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4-4是某种商品的需求量Y,价格[tex=1.214x1.214]AKRJ+piA0nf7C/6/dimpFw==[/tex]以及消费者收入[tex=1.214x1.214]mzDCcy67Z8VvjJDKwZ/vAA==[/tex]的统计资料。[img=622x135]17b115b986d1a78.png[/img]  如何解决或减轻多重共线性的影响，并给出这一问题的回归方程。

在正整数  [tex=4.071x1.214]/DIFL7ciLMx+nwGOAV82kA==[/tex] 中每次任取一数,连取两次. 以 [tex=1.214x1.214]AKRJ+piA0nf7C/6/dimpFw==[/tex]  和  [tex=1.214x1.214]mzDCcy67Z8VvjJDKwZ/vAA==[/tex] 表示依次取到的数,按有放回和无放回 2 种取数方式,求  [tex=2.429x1.214]RIPE+7T8un5HbekZ6+7Cbw==[/tex]  条件下 [tex=1.214x1.214]AKRJ+piA0nf7C/6/dimpFw==[/tex] 的条件分布律.

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?

设总体[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的期望为[tex=3.786x1.357]2fFUetohve0ghUkx6k2GKQ==[/tex],[tex=3.643x1.357]FEtyY8Gh/V4LhikZ6XKO+3cg0PM/leUVOm+aE6dID7I=[/tex]为来自总体[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的样本，则下列统计量中( )不是未知参数[tex=0.643x1.0]R8j6nFNrQJBYHOT5c6hCaw==[/tex]的无偏估计[br][/br][br][/br] 未知类型：{'options': ['[tex=3.714x2.357]+uOs8hdBYwo29IRAvxr6ZM47j0YHxRWWCnERNsDfymU=[/tex]', '[tex=5.143x2.357]OIoQK03ZG6Ohq85ueJYumGNGem83oYtpngtkh9GIOW884D9V8gKfL7/4aQGtnu+a[/tex]', '[tex=1.214x1.214]mzDCcy67Z8VvjJDKwZ/vAA==[/tex]', '[tex=4.214x2.357]mhjeUHEzWQ8cXDrhsh0EmOr2lOOtj0kSgbu/J+lDABY=[/tex]'], 'type': 102}

已知铰链四杆机构的位置及尺寸如图（[tex=0.571x0.786]HXNXn3AXpwdIpZt8+6oCEw==[/tex]） 所示, 现已作出其速度多边形图（[tex=0.429x1.0]Q2fWySASH/4Xf2eu85OwAQ==[/tex]）和加速度多边形 ([tex=0.5x0.786]EL0hSqs6jZBGdsmH7TMShQ==[/tex]) 。 试在图中求出:(1) 构件 1、2、3 上速度为[tex=0.857x1.0]BVmtqgOr2tqRiAUT+9FXyFCUejneg/0ZTWqPXjYmmPk=[/tex]的点[tex=1.214x1.214]RGL66c5lswY1C+6eBKmreA==[/tex]、[tex=1.214x1.214]mzDCcy67Z8VvjJDKwZ/vAA==[/tex]、 [tex=1.214x1.214]0OJ1PpaQWrc/UbYqLuCmYg==[/tex]的位置;(2) 构件 2 上速度为零的点[tex=1.357x1.214]co/LzrcNlOGwBi+lPiD7Rg==[/tex]的位置, 并在加速度多边形图(c) 上找出点[tex=1.643x1.143]fWPYRrBMzZTkGV3Mbx11PQ==[/tex];(3) 构件 2 上加速度为零的点[tex=1.143x1.214]036YE3yghj6JFVoGJF0jYA==[/tex]的位置, 并在速度多边形图(b) 上找出点[tex=0.857x1.0]Awd5rDtnkCDNnlYHhV8Ruw==[/tex]。[img=582x589]17ab8b42825b7a6.png[/img][img=345x338]17ab8b47ff2e799.png[/img][img=506x303]17ab8b60b3b489d.png[/img]