A.Joinpoint回归就是要找出有多少拐点,并估计各拐点间回归系数修正参数
B.Joinpoint回归模型是用Z检验进行分段点的假设
C.Joinpoint回归模型在处理多个趋势段的长期疾病数据时存在一定优势
D.以上都对
A.⑤
B.①③④⑤
C.①②③④
D.①②④⑤
A.为了便于确定模型的解释变量
B.为了使估计的参数具有良好的统计性质
C.为了便于确定所估计参数的均值
D.为了便于得出模型参数的估计值
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.常数参数模型
B.截距与斜率同时变动模型
C.截距变动模型
D.分段线性回归模型
A.回归分析
B.蒙特卡罗仿真
C.方差分析法
D.数值积分
本题利用401KSUBS.RAW中的数据。
(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。
(ii) 检验假设平均nettfa不会因为401(k) 资格状况而有所不同, 使用双侧对立假设。估计差异的美元数量是多少?
(iii)根据计算机习题C7.9的第(ii)部分,e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的,起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e40lk作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在,估计401(k)资格的美元效应是多少?
(iv) 在第(iii) 部分估计的模型中, 增加交互项e401k·(age-41) 和e401k·(age-41)2 。注意样本中的平均年龄约为41岁,所以在新模型中,e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著?
(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值,401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗?请解释。
(vi) 现在, 从模型中去掉交互项, 但定义5个家庭规模虚拟变量:fsize l, j size2,f size 3, f size 4和f size 5。对有5个或5个以上成员的家庭, fsize 5等于1。在第(iii) 部分估计的模型中, 增加家庭规模虚拟变量, 记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗?
(vii) 现在, 针对模型
在容许截距不同的情况下, 做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR, 从第(vi) 部分得到,因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和SSRUR=SSR1+SSR2 +…+SSR5 , 其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白,无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率),而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此,带检验的约束个数是q=20,而且无约束模型的df为9275-30=9245。
A.平均下来,在冬天里,其他条件不变的情况下下雨的可能性会增加30%
B.平均下来,在冬天里,其他条件不变的情况下下雨的可能性会增加0.3%
C.平均下来,在冬天里,其他条件不变的情况下下雨的可能性会增加30个百分点
D.以上都不对
A.形成参数模型,为未来项目的估算做参考
B.对客户满意度得分进行预测,提前采取行动
C.与客户一起回顾项目过程,总结经验教训
D.分析项目结果与变量的关系,提高未来项目的绩效