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。
举一反三
- 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 4-17 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 4-17 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]
- 回归模型中的随机扰动项[img=16x18]180399f5d1b3a1c.png[/img]主要包含（ ） A: 除了解释变量X意外的其他被忽略或者无法量化的因素对被解释变量Y的影响 B: 变量观测值的观测误差 C: 模型关系可能存在设定误差 D: 其他随机因素的干扰
- 回归分析中关于解释变量X和被解释变量Y的说法正确的是（ ）。