表 4-17 列出了被解释变量 Y及解释变量 [tex=6.071x1.214]VG3UP5DAurumUw6v5EFA7x9ZhEXsAvmPq2RVw2PBhZI=[/tex]的时间序 列观测值。用 OLS 法估计线性回归模型, 并采用适当的方法检验多重共线性 [img=802x204]17b0f031e7bd56d.png[/img]
举一反三
- 表 4-17 列出了被解释变量 Y及解释变量 [tex=6.071x1.214]VG3UP5DAurumUw6v5EFA7x9ZhEXsAvmPq2RVw2PBhZI=[/tex]的时间序 列观测值。 用逐步回归法确定一个较好的回归模型。[br][/br][img=802x204]17b0f031e7bd56d.png[/img]
- 表4 -3列出了被解释变量Y及解释变量[tex=5.571x1.214]6UQhNKyDEPShlGgWcqU0Tmfg7ykRK/7qoC93F2BEI/o=[/tex]的时间序列观测值。[img=596x150]17b1155613e18ca.png[/img] 用OLS估计线性回归模型，并采用适当的方法检验多重共线性:
- 表4 -3列出了被解释变量Y及解释变量[tex=5.571x1.214]6UQhNKyDEPShlGgWcqU0Tmfg7ykRK/7qoC93F2BEI/o=[/tex]的时间序列观测值。[img=596x150]17b1155613e18ca.png[/img] 用逐步回归法确定一个较好的回归模型。
- 采用基2时间抽取FFT算法流图计算8点序列的DFT，第一级的数据顺序为 A: x[0],x[2],x[4],x[6],x[1],x[3],x[5],x[7] B: x[0],x[1],x[2],x[3],x[4],x[5],x[6],x[7] C: x[0],x[4],x[2],x[6],x[1],x[5],x[3],x[7] D: x[0],x[2],x[1],x[3],x[4],x[6],x[5],x[7]
- 采用基2频率抽取FFT算法计算点序列的DFT,以下()流图是对的。 A: x[0]，x[1]，x[2]，x[3]，x[4]，x[5]，x[6]，x[7] B: x[0]，x[2]，x[4]，x[6]，x[1]，x[3]，x[5]，x[7] C: x[0]，x[2]，x[1]，x[3]，x[4]，x[6]，x[5]，x[7] D: x[0]，x[4]，x[2]，x[6]，x[1]，x[5]，x[3]，x[7]