建立住房支出模型，样本数据如下（单位：千美元）：[img=427x510]17aff7478b4c5cf.png[/img]模型为 [tex=5.857x1.214]eY6KK5C8en9DvGHZa0TMoI35LUvrHmq0jft+iEhyU2IgYwPCl5Z6ojlUNQF7SUA5[/tex], 其中[tex=0.5x1.0]yBR4oiFoTexGaFalQ7m8kg==[/tex] 是住房支出,[tex=0.571x0.786]ZKO2xs0EgSemzoH7MSmYTA==[/tex]是收入。用最小二乘法估计 [tex=1.714x1.214]jsM/Lg33JMLvoOCckk59rQ==[/tex] 的估计值。
举一反三
- 建立住房支出模型，样本数据如下（单位：千美元）：[img=427x510]17aff7478b4c5cf.png[/img]模型为 [tex=5.857x1.214]eY6KK5C8en9DvGHZa0TMoI35LUvrHmq0jft+iEhyU2IgYwPCl5Z6ojlUNQF7SUA5[/tex], 其中[tex=0.5x1.0]yBR4oiFoTexGaFalQ7m8kg==[/tex] 是住房支出,[tex=0.571x0.786]ZKO2xs0EgSemzoH7MSmYTA==[/tex]是收入。用最小二乘法估计 [tex=1.714x1.214]jsM/Lg33JMLvoOCckk59rQ==[/tex] 的标准差。
- 对变量 [tex=0.571x0.786]ZKO2xs0EgSemzoH7MSmYTA==[/tex] 和 [tex=0.5x1.0]yBR4oiFoTexGaFalQ7m8kg==[/tex]进行 7 次观察得数据如下：[img=506x67]17afca0b7b9b8cc.png[/img]据散点图估计出；直接用原模型的最小二乘法估计x和y可能满足的非线性模型中的参数。
- 对变量 [tex=0.571x0.786]ZKO2xs0EgSemzoH7MSmYTA==[/tex] 和 [tex=0.5x1.0]yBR4oiFoTexGaFalQ7m8kg==[/tex]进行 7 次观察得数据如下：[img=506x67]17afca0b7b9b8cc.png[/img]据散点图估计出；x和y可能满足的非线性模型中的模型线性化来估计出其中的参数。
- 对变量 [tex=0.571x0.786]ZKO2xs0EgSemzoH7MSmYTA==[/tex] 和 [tex=0.5x1.0]yBR4oiFoTexGaFalQ7m8kg==[/tex]进行 7 次观察得数据如下：[img=506x67]17afca0b7b9b8cc.png[/img]比较由通过将x和y可能满足的非线性模型中的模型线性化来估计出其中的参数和直接用原模型的最小二乘法估计x和y可能满足的非线性模型中的参数两种非线性回归方程对应的残差平方和的大小。[br][/br]
- set1 = {x for x in range(10)} print(set1) 以上代码的运行结果为？ A: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} B: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10} C: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} D: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10}