在回归分析中，残差平方和越大，说明变量之间（)。A．相关程度越低B．相关程度越高C．回归方程拟合

A.拟合优度R2越接近1，说明拟合的效果越好

B.t检验是用来检验方程整体的显著性的

C. 回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大，说明拟和的效果越好

D.拟合优度R2的取值范围是-1≤R2≤1

本题利用401KSUBS.RAW中的数据。（i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。（ii) 检

本题利用401KSUBS.RAW中的数据。

(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。

(ii) 检验假设平均nettfa不会因为401(k) 资格状况而有所不同， 使用双侧对立假设。估计差异的美元数量是多少？

(iii)根据计算机习题C7.9的第(ii)部分，e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的，起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e40lk作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在，估计401(k)资格的美元效应是多少？

(iv) 在第(iii) 部分估计的模型中， 增加交互项e401k·(age-41) 和e401k·(age-41)2 。注意样本中的平均年龄约为41岁，所以在新模型中，e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著？

(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值，401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗？请解释。

(vi) 现在， 从模型中去掉交互项， 但定义5个家庭规模虚拟变量：fsize l， j size2，f size 3， f size 4和f size 5。对有5个或5个以上成员的家庭， fsize 5等于1。在第(iii) 部分估计的模型中， 增加家庭规模虚拟变量， 记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗？

(vii) 现在， 针对模型

在容许截距不同的情况下， 做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR， 从第(vi) 部分得到，因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和SSRUR=SSR1+SSR2 +…+SSR5 ， 其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白，无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率)，而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此，带检验的约束个数是q=20，而且无约束模型的df为9275-30=9245。

回归平方和是指（)。

A、被解释变量的观测值Y与其平均值的离差平方和

B、被解释变量的回归值与其平均值的离差平方和

C、被解释变量的总体离差平方和与残差平方和之差

D、解释变量变动所引起的被解释变量变动的离差的大小

E、随机因素影响所引起的被解释变量的离差大小

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.残差平方和越大，β1的方差的估计量越大

B.样本容量越大，β1的方差的估计量越小

C.Xi的方差越大，β1的方差的估计量越小

D.Xi的方差越大，β1的方差的估计量越大。

A.最小化残差平方和的均值

B.最大化结构风险

C.最小化结构风险

D.最大化残差平方和的均值

A.总离差平方和

B.回归平方和

C.残差平方和

D.估计标准误差

A.BBS

B.DSS

C.TSS

D.RSS

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