题目内容
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[多选题]
通过数据间相关性分析的研究，进一步建立()与()之间的回归函数关系，即回归分析模型，从而预测数据的发展趋势
A.常量
B.变量
C.自变量
D.因变量
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A.⑤
B.①③④⑤
C.①②③④
D.①②④⑤
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。)
(1)对使用折扣券人数比例先作logit变换,再对使用折扣券人数比例与折扣比例,建立普通的一元线性回归模型。
(2)直接利用MATLAB统计工具箱中的glmfit命令,建立使用折扣券人数比例与折扣比例的logit模型.与(1)作比较.并估计着想要使用折扣券人数比例为25%,则折扣券的折扣比例应该为多大？
