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在线性模型中引入虚拟变量,可以反映
选项:
A:截距项变动;
B:斜率变动;
C:截距项和斜率同时变动;
D:分段回归
斜率
变动
截距
发布时间:
2024-04-11 19:28:47
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1.
以加法的方式引进虚拟变量,将会改变( )A、模型的截距B、模型的斜率C、同时改变截距和斜率D、误差项
2.
若引入虚拟变量是为了反映截距项的变动,则应以加法方式引入虚拟变量。
3.
在包含有内生解释变量的回归模型中,如果内生解释变量与随机干扰项负相关,此时采用OLS估计方法会( ) 选项:A、 低估截距项,高估斜率项B、 高估截距项,高估斜率项C、 高估截距项,低估斜率项D、 低估截距项,低估斜率项
4.
举例说明截距和斜率同时变动模型的应用。
5.
虚拟变量D作为回归中的一次项,与其他解释变量呈相加的关系,这种方式常用来改变线性回归方程的( )。选项: A:截距和斜率项 B:截距项 C:其他都正确 D:斜率项
6.
若引入虚拟变量是为了反映截距项的变动,则应以加法方式引入虚拟变量。() 选项: A:对 B:错
7.
通过虚拟变量将定性因素引入多元线性回归模型,有无截距项将影响虚拟变量引入的个数。
8.
若引入虚拟变量是为了反映斜率变动,应以加法方式引入
9.
下列关于一元线性回归模型随机解释变量影响的说法正确的是选项: A:随机解释变量与随机误差项正相关,OLS估计会低估截距项而高估斜率项; B:随机解释变量与随机误差项正相关,OLS估计会高估截距项而低估斜率项; C:随机解释变量与随机误差项负相关,OLS估计会高估截距项而低估斜率项; D:随机解释变量与随机误差项负相关,OLS估计会低估截距项而高估斜率项
10.
下列关于一元线性回归模型随机解释变量影响的说法正确的是选项: A:随机解释变量与随机误差项正相关,OLS估计会低估截距项而高估斜率项; B:随机解释变量与随机误差项正相关,OLS估计会高估截距项而低估斜率项; C:随机解释变量与随机误差项负相关,OLS估计会高估截距项而低估斜率项; D:随机解释变量与随机误差项负相关,OLS估计会低估截距项而高估斜率项
11.
下列对一元线性回归模型随机解释变量影响的说法正确的是选项: A:随机解释变量与随机误差项正相关,OLS估计会低估截距项而高估斜率项; B:随机解释变量与随机误差项正相关,OLS估计会高估截距项而低估斜率项; C:随机解释变量与随机误差项负相关,OLS估计会高估截距项而低估斜率项; D:随机解释变量与随机误差项负相关,OLS估计会低估截距项而高估斜率项
12.
下列对一元线性回归模型随机解释变量影响的说法正确的是 选项: A、随机解释变量与随机误差项正相关,OLS估计会低估截距项而高估斜率项 B、随机解释变量与随机误差项正相关,OLS估计会高估截距项而低估斜率项 C、随机解释变量与随机误差项负相关,OLS估计会高估截距项而低估斜率项 D、随机解释变量与随机误差项负相关,OLS估计会低估截距项而高估斜率项
13.
若引入虚拟变量是为了反映斜率变动,应以加法方式引入
14.
在一元线性回归分析中,内建函数Intercept()和Slope()分别用于拟合的线性回归直线的()。 选项: A、截距和回归系数 B、斜率和截距 C、截距和斜率 D、截距和均方误差
15.
通过虚拟变量将定性因素引入多元线性回归模型,有无截距项将影响虚拟变量引入的个数。 选项: A、对 B、错
16.
在一元线性回归分析中,内建函数Intercept()和Slope()分别用于拟合的线性回归直线的( )。选项: A:截距和斜率 B:斜率和截距 C:截距和回归系数 D:截距和均方误差
17.
在一元线性回归分析中,内建函数Intercept()和Slope()分别用于拟合的线性回归直线的( )。选项: A:斜率和截距 B:截距和斜率 C:截距和回归系数 D:截距和均方误差
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