题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
在二元线性回归模型中，表示（)
A.当X2不变时，X1每变动一个单位Y的平均变动
B.当X1不变时，X2每变动一个单位Y的平均变动
C.当X1和X2都保持不变时，Y的平均变动
D.当X1和X2都变动一个单位时，Y的平均变动
查看答案
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
A.当X2不变时，X1每变动一个单位Y的平均变动
B.当X1不变时，X2每变动一个单位Y的平均变动
C.当X1和X2都保持不变时，Y的平均变动
D.当X1和X2都变动一个单位时，Y的平均变动
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
更多“在二元线性回归模型中，表示()”相关的问题
A.异方差
B.完全多重共线
C.遗漏变量偏差
D.虚拟变量陷阱
试证明：二元线性回归模型
中变量X1与X2的参数OLS估计可以写成：
其中，r为X1与X2的相关系数。讨论r等于或接近1时，该模型的估计问题。
A.一元线性回归分析
B.二元线性回归分析
C.多重线性回归分析
D.自回归预测分析
A.二元线性回归
B.二元二次线性回归
C.多元线性回归
D.一元线性回归
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
利用BARIUM.RAW中的数据。
(i)用前119次观测(即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模型
。这个回归的标准误是什么？
(ii)同样用除了最后12个月以外的所有数据，估计chnimp的一个AR(1)模型。把这个回归的标准误与第(i)部分中的标准误相比较。哪一个模型提供了更好的样本内拟合？
(iii)用第(i)和第(ii)部分中的模型计算1988年12个月的提前一期预测误差。(每个方法都应该得到12个预测误差。)计算并比较这两种方法的RMSE和MAE。就样本外提前一期预测而言，哪种方法效果更好？
(iv)在第(i)部分的回归中添加月度虚拟变量。它们是联合显著的吗？(当我们检验联合显著性时，不必担心误差中轻度的序列相关。)
为另一种形式：斜率与原来相同，但截距和误差有所不同，并且新的误差期望值为零。
