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更多“系数的置信区间越小，对回归系数的估计精度就越高。（）”相关的问题
设某商品的需求函数的估计结果为(n=18)：
y^=26.25+1.82x-2.58P R^2=0.96
(0.35) (0.50)
括号内的数字为对应参数的标准差。
(1)计算F统计量和调整的可决系数;(2)对参数进行显著性检验;(3)解释回归系数的经济含义。
A.参考值范围有助于判断个体值是否正常
B.置信区间能判断个体值是否正常
C.参考值范围宽度比较小
D.两者的计算都利用标准误
E.置信度由95%提高到99%，区间由宽变窄，估计的精度上升
利用CPS78_85.RAW中的数据。
(i)你怎样解释教材方程(13.2)中y85的系数？对它有没有一种令人感兴趣的解释？(这里你要小心;你必须说明交互项y85·educ和y85·female。)
(ii)保持其他因素不变，你估计一个接受了12年教育的男子的名义工资增加了多少个百分点？给出一种回归以得到这个估计值的一个置信区间。[提示：为了得到这个置信区间，要用y85-(educ-12)取代y85-educ;]
(iii)令所有的工资均以1978年美元计算，重新估计教材方程(13.2)。具体地说，定义1978年的真实工资为rwage=wage，而1985年的真实工资为rwage=wage/1.65。现在估计教材(13.2)时用log(rwage)代替log(wage)。哪些系数将不同于教材方程(13.2)中的系数？
(iv)解释为什么你在第(iii)部分中的回归给出的R²不同于教材方程(13.2)所给出的R。
(提示：两个回归的残差，从而残差平方和是相同的。)
(V)试描述从1978年到1985年参加工会的作用起了什么变化？
(vi)从教材方程(13.2)开始，检验会员工资差别是否随时间而变。(应使用简单的t检验。)
(vii)你在第(v)和(vi)两部分中的结论是否相互矛盾？试解释。
本题使用CPS78_85， RAW中的数据。
(i)你怎样解释方程(13.2)中y85的系数？对它有没有一种令人感兴趣的解释？(这里你要小心; 你必须说明交互项y 85·educ和y 85.female。)
(ii)保持其他因素不变，你估计一个接受了12年教育的男子的名义工资增加了多少个百分点？给出一种回
归以得到这个估计值的一个置信区间。「提示：为了得到这个置信区间， 要用y 85·(educ-12) 取代y 85-edic; 参见例6.3。]
(iii)令所有的工资均以1978年美元计算，重新估计方程(13.2)。具体地说，定义1978年的真实工资为rw age=wage， 而1985年的真实工资为rw age=wage/1.65。现在估计式(13.2) 时用log(rw age) 代替log(wage) 。哪些系数将不同于方程(13.2)中的系数？
(iv)解释为什么你在第(iii)部分中的回归给出的R²不同于方程(13.2)所给出的R2。
(提示：两个回归的残差，从而残差平方和是相同的。)
(V)试描述从1978年到1985年参加工会的作用起了什么变化？
(vi)从方程(13.2)开始，检验会员工资差别是否随时间而变。(应使用简单的1检验。)
(vii)你在第(v)和(vi)两部分中的结论是否相互矛盾？试解释。
下面是20个城市写字楼出租率和每平米月租金价格的回归分析结果，月租金为自变量，出租率为因变量： 回归统计： MultipleR RSquare AdjustedRSquare 标准误差 0.7951 0.6322 0.6117 2.6858 方差分析 Df SS MS F SignificanceF 回归 1 223.1403 223.1403 30.9332 2.798E-05 残差 18 129.8452 7.213.6 总计 19 352.9855 系数估计和检验 Coefficient 标准误差 T Stat P-Value Lower95% Upper95% Intercept 49.3177 3.8050 12.9612 0.0000 41.3236 57.3117 XVariable 0.2492 0.0448 5.5618 0.0000 0.1551 0.3434 根据回归分析结果，下列判断正确的是（）。
A、出租率与月租金价格之间的线性关系为：
=49.3177+0.2492x
B、回归系数
=0.2492，表示：月出租率增加1%，月租金平均增加0.2492%
C、
=63.22%，表明在出租率的变差中被出租率与月租金之间的线性关系所解释的比例为63.22%，回归方程的拟合程度一般
D、估计标准误差Se=2.6858，表示，当用月租金来预测出租率时，平均的预测误差为2.6858%，表明预测误差不大
E、方差分析中SignificanceF=2.798E-05＜0.05,说明两者线性关系显著＜br＞
F、回归系数检验的P-Value=0.0000＜0.05，说明回归系数通过显著检验＜br＞
下面是10家校园内某食品连锁店的学生人数及其季度销售额数据：
(1)用最小二乘法估计销售额对学生人数的回归方程，并解释回归系数b的经济含义。
(2)计算估计的标准误差。
(3)当学生人数为25000人时，销售收入至少可达多少？
A.⑤
B.①③④⑤
C.①②③④
D.①②④⑤
利用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)估计第7章的计算机练习C8第(iii)部分中的方程，计算其异方差-稳健的标准误。将βwhite的95%的置信区间与非稳健的置信区间相比较。
(ii)由第(i)部分的回归计算拟合值。其中有没有哪个估计值小于0？有没有哪个估计值大于1？而这些情况对加权最小二乘估计的应用意味着什么？
A.平均含总体95%的值
B.平均含样本95%的值
C.有95%的机会的机会含μ的值
D.有95%的机会含样本的值
利用BWGHT2.RAW，我们估计出下面的等式：：
式中，lbwgt为出生重量的对数;npvis为产前就诊的数量;mage为母亲的年龄;fage为父亲的年龄;meduc为母亲的受教育程度;feduc为父亲的受教育程度。括号当中是普通标准差，方括号中是异方差-稳健的标准误。
(i)解释变量cigs前面的系数。βcigs的95%置信区间是否依赖于你所选择的标准误？
(ii)使用一般标准误和异方差一稳健的标准误来解释npvis的统计显著性。
(iii)如果将四个与年龄和教育相关的项从回归方程中去掉(仍然使用同一组观测值)，那么R²变为0.0162。是否有足够的信息来进行关于
的异方差-稳健性检验？请解释。
