在双变量总体回归函数中，假设误差方差结构如下：[tex=6.429x1.571]0rA25iLcWt/D3EF9GcqaAQAuWA4nDVEB1P67ghAXBXUg93z5Y2Xvl63OB1awm4TD[/tex]如何通过模型变换实现同方差？如何估计变换后的模型？列出估计步骤。
令 [tex=7.571x1.214]RfelqvljqT9JkJ55zQ5uhEU79Z51GjW3v2N8rrMGLQE=[/tex]。 两边同时除以 [tex=1.357x1.5]J/vYPvuoEPU4ZZsSFXsTQw==[/tex] 有[tex=11.857x1.5]nS3cx4vXb5yatHQOmVkq5uYcYVprkdDPaNqdSuttzAYejCfluoz/pF4bdYlG/glsQVUZkfdmXioydh71AwI7Ug==[/tex]其中,[tex=4.714x1.5]oc1SqeDxgawSIxyX8rgNukbsmDfGa7E2s6hmtA4+ZwE=[/tex]误差项[tex=0.786x1.0]VfQVKQoKF92Ku2nZc8wp6A==[/tex]是同方差的。利用过原点回归来估计转换后的模型的参数。
举一反三
- 在双变量总体回归函数中，假设误差方差结构如下：如何通过模型变换实现同方差?如何估计变换后的模型?列出估计步骤。
- 有代码片段：function f(y) {var x=y*y;return x;} for(var x=0;x< 5;x++) {y=f(x);document.writeln(y);}输出结果是( )。 A: 0 1 2 3 4 B: 0 1 4 9 16 C: 0 1 4 9 16 25 D: 0 1 2 3 4 5
- int x=3,y,z;<br/>y=-x++;<br/>z=y+8/++x;<br/>Console.WriteLine{{0},{1},{2}",x,y,z);<br/>此程序的输出结果是____。 A: 5,-3,-2 B: 4,-3,-1 C: 4,-4,-2 D: 5,-4,-2
- 执行以下语句的结果：dict1={"x":1,"y":2,"z":3}dict2={"x":4,"a":5}dict1.update(dict2) A: {"x":1,"y":2,"z":3,"x":4,"a":5} B: {"x":4,"a":5,"x":1,"y":2,"z":3} C: 有重复项，结果有误！ D: {"x":4,"y":2,"z":3,"a":5}
- 在回归分析中，描述因变量 [tex=0.5x1.0]yBR4oiFoTexGaFalQ7m8kg==[/tex] 如何依赖于自变量 [tex=0.571x0.786]ZKO2xs0EgSemzoH7MSmYTA==[/tex] 和误差项的方程称为[input=type:blank,size:4][/input]。 A: 回归方程 B: 回归模型 C: 估计的回归方程 D: 经验回归方程
内容
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已知某市33个工业行业2016年生产函数为： （1）说明a、b的经济意义。 （2）写出将生产函数变换为线性函数的变换方法。 （3）写出（2）中Eviews实现变换的命令以及相应的回归命令。 （4）假如变换后的线性回归模型的常数项估计量为m，试写出A的估计式。 （5）此模型可能不满足哪些假定条件，并分别写出相应的修正名称./ananas/latex/p/337318
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阅读下面的JavaScript代码，输出结果是function f(y) {var x=y*y;return x;}for(x=0;x<; 5;x++) {y=f(x);document.writeln(y);} A: 0 1 4 9 16 25 B: 0 1 2 3 4 C: 答案都不对 D: 0 1 4 9 16
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下列哪条语句是正确的（ ） A: A=[1 2;3 4];B=[3;7];A.*B; B: A=cell(2,3);A(1,2)=[4;5]; C: A=[2 3 5 7;9 4 6 1;7 3 2 5];B=[1 7;0 5];A(2:end,2:2:end) D: x=-5:5;y=-5:5;z=x.*x-y.*y;surf(x,y,z);
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获得多元线性回归模型估计后，个值变量的预测误差与均值变量的预测相比，方差更小。
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在回归分析中，描述因变量Y如何依赖于自变量x和误差项的方程称为（ ） A: 回归模型 B: 经验回归模型 C: 回归方程 D: 估计的回归方程