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[判断题]

最小二乘回归模型目标函数的几何意义就是在X(变量*样本)的行空间内找出一个向量,使得其与Y(1*样本)的距离最小。()

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第1题
标准线形回归模型中,回归系数的最小二乘估计量是()。

A.无偏估计量

B.一致估计量

C.线性估计量

D.最优线性无偏估计量

E.随机变量

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第2题
试证明最小二乘估计量 是标准一元线性回归模型中总体回归系数β2的最优线性无偏估计量。

试证明最小二乘估计量是标准一元线性回归模型中总体回归系数β2的最优线性无偏估计量。

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第3题
求下列方程的最小二乘解:用“到子空间距离最短的线是垂线”的语言表达出上面方程的最小二乘解的

求下列方程的最小二乘解:

用“到子空间距离最短的线是垂线”的语言表达出上面方程的最小二乘解的几何意义。由此列出方程并求解。(用三位有效数字计算。)

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第4题
不需要先验概率信息,只要求被估计量的观测模型就可实现求解的估计方法是()方法。

A.最大后验

B.最大先验

C.最大似然

D.最小二乘

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第5题
设随机变量Y与普通变量x间满足模型Y=β01x+ε,ε~N(0,σ2),则未知参数β0,β1

设随机变量Y与普通变量x间满足模型Y=β01x+ε,ε~N(0,σ2),则未知参数β0,β1的最小二乘估计=(),=()。

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第6题
利用WAGEPAN.RAW中的数据。 (i)估计模型 用混合最小二乘法,算出估计值和常见形式的标准误差。

利用WAGEPAN.RAW中的数据。

(i)估计模型

用混合最小二乘法,算出估计值和常见形式的标准误差。

(ii)用随机效应估计(i)中模型(试想vit=ai+uir),RE和混合最小二乘估计的β1值比较如何?

(iii)RE和混合最小二乘估计的标准误差一致吗?哪一个更可信?为什么?。

(iv)在(i)、(ii)的估计中加入一完整系列的年份虚拟变量。你在(i)、(ii)中得到的结论有什么变化吗?

(v)现在从(iv)出发,用FE估计模型,指出除年份外的所有解释变量。对年份虚拟变量,FE与RE估计的系数有何不同?

(vi)你能从这个具体例子中得出什么一般结论?

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第7题
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

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?

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第8题
利用数据集GPA1.RAW。 (i)利用OLS估计一个将colGPA与hsGPA,ACT,skipped和PC相联系的模型。求OLS

利用数据集GPA1.RAW。

(i)利用OLS估计一个将colGPA与hsGPA,ACT,skipped和PC相联系的模型。求OLS残差。

(ii)计算异方差性的怀特检验特殊情形。在对colGPA,和colGPA,的回归中,求拟合值。

(iii)验证第(ii)部分得到的拟合值都严格为正。然后利用权数1/h求加权最小二乘估计值。根据对应的OLS估计值,将逃课和拥有计算机之影响的加权最小二乘估计值与对应OLS估计值相比较。它们的统计显著性如何?

(iv)在第(iii)部分的WLS估计中,求异方差-稳健的标准误。换言之,容许第(ii)部分中所估计的方差函数可能误设(参见问题8.4)。标准误与第(iii)部分相比有很大变化吗?

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第9题
利用数据集401KSUBS.RAW。 (i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型,解释变量为inc,inc²,age,a

利用数据集401KSUBS.RAW。

(i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型,解释变量为inc,inc²,age,age²和male。求通常的OLS标准误和异方差-稳健的标准误。它们有重要差别吗?

(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验,并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。

(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后,求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗?

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第10题
可导函数f(x)在点x=x0处的导数的几何意义为点x=x0处的()。

A.切向量

B.法向量

C.切线的斜率

D.法线的斜率

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第11题
最小二乘平差是建立在观测值只含偶然误差的情况。()
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