经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型应存在（）。A.多重

A.一元线性回归模型是用于分析一个自变量Y与一个因变量x之间线性关系的数学方程

B.判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越小

C.在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可

D.在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是等价的

在例10.4中我们把明显包括长期倾向θ0的模型写成，

为简单起见，我们省略了其他解释变量。像通常的多元回归分析一样，θ0应该具有其他情况不变的解释。也就是说， 保持不变， 若pe_t增加一美元，则gfr_t应该改变θ₀。

(i)若保持不变，但pe_t增加，那么pe_t-1和pe_t-2应该如何变化？

(ii)第(i)部分中的答案如何有助于你把上述方程中的θ₀理解为LRP。

下列属于回归模型特性的是（）。

A. 一元线性回归模型是用于分析一个自变量Y与一个因变量X之间线性关系的数学方程

B. 判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越小

C. 在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可

D. 在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是等价的

下列关于回归模型的说法，正确的是（）。

A．一元线性圆归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程

B．判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越大

C．在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可

D．在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的

A.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

B.Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

C.Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

A.回归参数估计量非有效

B.变量的显著性检验失效

C.模型的预测功能失效

D.解释变量之叫不独立

利用TRAFFIC2.RAW中的数据。

(i)计算变量prefat的一阶自相关系数。你认为prefat包含单位根吗？失业率也一样吗？

(i)估计一个将prcfat的一阶差分Aprcfat与第10章的计算机练习C11第(vi)部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量;不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？

(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)第10章的计算机练习C11第(vi)部分中的回归。]

A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响

B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法

C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标

D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系