如果结果不匹配，请 
更多“在多元回归分析中，检验方程的拟合优度用调整后的R的平方效果更…”相关的问题
均房间数量(rooms)之间的关系：
(i)β1和β2的符号可能是什么？对β1有何解释？请加以说明。
(ii)为什么nox[或更准确地说，是log(nox)]与rooms可能负相关？如果是样，将log(price)对log(nox)进行简单回归得到β1的偏误估计量是偏高还是偏低？
(iii)利用HPRICE2.RAW中的数据，估计出如下方程：
根据你在第(ii)部分的回答，就price对nox的弹性估计值而言，上述简单回归结果和多元回归结果之间的关系与你的预期一致吗？这个结果是否意味着-0.718比-1.043更加接近真实弹性？
)序列相关。
(ii)如果你发现有序列相关的证据，用科克伦-奥卡特方法重新估计这个方程，并将所得结果与以前的结果进行比较。
的AR(1) 序列相关(用CONSUMP RAW) 。
(ii)在计算机习题C11.7中，你通过消费的增长对其一期滞后的回归，检验了持久收入假说。在做这个回归之后，再通过残差平方对
的回归来检验异方差。你有何结论？
有证据表明方程存在AR(1)序列相关性。
使用BWGHT2.RAW中的数据。
(i)用OLS估计方程
并按照通常的格式报告结果。二次项显著吗？
(ii)基于第(i)部分中的方程，证明：最大化log(bwght)的产前检查次数约为22。样本中有多少妇女至少接受过22次产前检查？
(ii)在22次产前检查之后，预计婴儿出生体重实际上会下降，这有意义吗？请解释。
(iv)在方程中增加母亲年龄，并使用二次函数形式。保持npvis不变，目前在什么年龄，孩子的出生体重最大？样本中有多大比例的妇女年龄大于这个“最优”生育年龄。
(v)你认为母亲年龄和产前检查次数解释了log(bwght)中的大部分变化吗？
(vi)利用npvis和age的二次方程，确定用bwght的自然对数或水平值来预测bwght孰优孰劣。
A.14.21
B.14
C.14.11
D.14.31
