A.回归平方和SSR=81
B.判定系数R2为0.81
C.样本相关系数R为0.9
D.样本相关系数R为0.9或-0.9
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
(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。
(ii)保持其他因素不变,黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少?
(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗?
(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。
利用VOLAT.RAW中的数据。
(i)证实sp500=log(sp500)和lip=log(ip)看来都包含了单位根。利用含四阶滞后变化的DF检验,在含和不含线性时间趋势的情况下分别进行检验。
(ii)做1sp500对lip的简单回归。评论:统计量和R的大小。
(iii)利用第(ii)部分的残差检验Isp500和lip是否协整。利用标准的DF检验和包含两阶滞后的ADF检验。你得到什么结论?
(iv)在第(ii)部分的回归中添加一个线性时间趋势,并利用第(iii)部分同样的检验来检验协整关系。
(v)看来股票价格与真实经济活动之间有长期均衡关系吗?
利用APPLE.RAW来验证6.3节中的一些命题。
(i)做ecolbs对ecoprc和reprc的回归,并以通常的格式报告结论,包括R²和调整R²。解释价格变量的系数,并评论它们的符号和大小。
(ii)价格变量统计显著吗?报告个别t检验的P值。
(iii)ecolbs拟合值的范围是什么?样本报告ecolbs=0比例是什么?请评论。
(iv)你认为价格变量很好地解释了ecolbs中的变异吗?请解释。
(V)在第(i)部分的回归中增加变量faminc,hhsize(家庭规模),educ和age。求它们联合显著的P值。你得到什么结论?
本题要用到TRAFFIC2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机习题11中曾被使用过。
(i)利用标准的迪基-富勒回归, 检验Itotacc, 是否具有单位根。在2.5%的显著性水平上, 你能拒绝单位根的存在吗?
(ii)现在,在第(i)部分的检验中增加两个滞后变化,并计算增广迪基-富勒检验。你得到什么结论?
(iii)在第(ii) 部分的ADF回归中增加一个线性时间趋势变量。现在情况又将如何?
(iv)根据第(i) 部分至第(ii) 部分的结论, 你认为对I to tacc, 的最好刻画是:一个Ⅰ(1)过程还是一个含有线性时间趋势的Ⅰ(O)过程?
(v)在一个ADF回归中, 利用两个滞后项来检验致死交通事故百分数pre fat是否存在单位根。在此情形中,包含一个线性时间趋势与否是否有关系?
但比其报告回归中的观测更加有用)。
(i)分别求男女相貌在一般水平之上的比例。相貌在一般水平之上和之下的人哪个更多?
(ii)检验假设:男女相貌在一般水平之上的总体比例相同。报告女人比例更高的单侧P值。(提示:估计一个简单的线性概率模型最容易。)
(iii)现在针对男女分别估计模型
并以通常方式报告结果。在两种情形中解释belavg的系数。用语言解释假设H0:β1=0相对H1:β1<0的含义,并分别求出P值。
(iv)有一般相貌之上的女人比相貌一般的女人工资更高的充分证据吗?请解释。
(v) 对男人和女人都增加解释变量educ, exper,experz,union,goodhlth,black,married, south,bigcity,smllcity和service。“相貌”变量的影响有重要变化吗?
本题利用BEAUTY.RAW中的数据集,它包含了哈默梅什和比德尔(HamermeshandBiddle,1994)报告变量的一个子集(但比其报告回归中的观测更加有用)。
(i)分别求男女相貌在一般水平之上的比例。相貌在一般水平之上和之下的人哪个更多?
(ii)检验假设:男女相貌在一般水平之上的总体比例相同。报告女人比例更高的单侧P值。(提示:估计一个简单的线性概率模型最容易。)
(iii)现在针对男女分别估计模型
并以通常方式报告结果。在两种情形中,都解释belavg的系数。用语言解释假设H0:β1=0相对H1:β1<0的含义,并分别求出P值。
(iv)有一般相貌之上的女人比相貌一般的女人工资更高的充分证据吗?请解释。
(v)对男人和女人,都增加解释变量educ,exper,experz,uion,goodhlth,black,married,south,bigcity,smllcity和service。“相貌”变量的影响有重要变化吗?
本题需要使用1993年的数据,尽管你仍需要首先获得谋杀率的滞后值mrdrte-1.
(i) 将mrd rte对exec和une lTY进行回归。exec的系数和:统计量是多少?这一回归能为死刑的震慑作用提供什么证据吗?
(ii)1993年得克萨斯州报告的死刑人数有多少?(实际上,这是当年和过去两年死刑人数之和。)这个人数与其他州相比如何?在第(i)部分的回归中增加表示得克萨斯州的虚拟变量。它的t统计量异常之大吗?由此看来,得克萨斯看上去是“异常数据”吗?
(iii)在第(i)部分的回归中增加谋杀率的滞后变量。及其统计显著性又有何变化?
(iv)在第(ii)部分的回归中,得克萨斯看上去是“异常数据”吗?在回归中去掉得克萨斯对有何影响?