题目内容
（请给出正确答案）
A.都是对变量间相关关系的分析
B.当变量间存在相关关系时，用回归分析去寻求相关的具体数学形式才有实际意义
C.相关分析只表明变量间相关关系的性质和程度，要确定变量间相关的具体数学形式依赖于回归分析
D.相关分析中相关系数的确定建立在回归分析的基础上
E.回归分析单独进行时，不进行相关分析
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A.各散点都将落在由直线回归方程所确定的回归直线上
B.各散点与该回归直线的纵向距离平方和是最小的
C.要求各散点应尽量靠近该回归直线
D.以上都不对
A.两变量呈正相关关系
B.两变量呈负相关关系
C.两变量不存在相关关系
D.两变量间相关关系密切程度不高
A.直线相关要求双变量均服从正态分布
B.回归对Y要求较为严格，要求为正态分布变量
C.观察数量之间的依存关系用相关
D.观察数量之间的相关程度用回归
E.同一资料，相关系数与回归系数的假设检验等价
其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。
(i)用混合OLS估计模型， 并报告通常的标准误。为使得ai的期望值可以非零， 你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差
。
(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？
(iii)利用
的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994~1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。
(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？
(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？
其中，因为滞后支出变量，第一个可用年份(基年)是1993年。
(i)用混合OLS估计模型，并报告通常的标准误。为使得ai的期望值可以非零，你应该与年度虚拟变量一起包含一个截距项。支出变量的估计效应是什么？求OLS残差
。
(ii)lunchit系数的符号在意料之中吗？解释系数的大小。你认为学区的贫穷率对考试通过率有很大的影响吗？
(iii)利用
的回归计算AR(1)序列相关的一个检验。你应该在回归中使用1994-1998年的数据。验证存在很强的正序列相关，并讨论为什么。
(iv)现在用固定效应法估计方程。滞后的支出变量仍显著吗？
(v)你为什么认为在固定效应估计中，注册学生人数和午餐项目变量不是联合显著的？
(vi)定义支出的总(或长期)效应为
的标准误。
A.各个解释变量对被解释变量的影响将难以准确鉴别
B.局部解释变量与随机误差项之间将高度相关
C.估计量的精度将大幅度下降
D.估计对于样本容量的变动将十分敏感
E.模型的随机误差项也将序列相关
