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。
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] 的估计值。
- 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。
- 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}
- 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]描出散点图。