多元线性回归模型确定变量的AIC准则是AIC越大越好（）

A.二元线性回归

B.二元二次线性回归

C.多元线性回归

D.一元线性回归

A.线性回归

B.二元logistic回归

C.多元logistic回归

D.序数回归

多元线性回归模型的检验中，复相关系数的取值范围是（）。

A．－1≤R≤1 B．0≤R≤1

C．－1≤R≤0 D．0＜R＜1

A.R-squared增大，AdjustR-squared增大

B.R-squared增大，AdjustR-squared减小

C.R-squared减小，AdjustR-squared减小

D.R-squared减小，AdjustR-squared增大

一个二元线性回归模型的回归结果如下表所示：

方差来源 平方和 自由度

来自残差 17058 32

来自回归 26783 2

来自总离差 43841 34

(1)求样本容量n;(2)求可决系数;

(3)根据以上信息，在给定显著性水平下，可否检验两个解释变量对被解释变量的联合影响是否显著，为什么？

A、解释变量都是先决变量

B、方程中的参数反映相应的先决变量对被解释变量的间接影响

C、在满足线性回归模型的基本假设下简化式参数的最小二乘估计具有线性、无偏性、有效性

D、从简化式参数中计算出来的结构参数也具有无偏性

A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响

B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法

C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标

D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系

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．检验两个变量间是否存在线性相关关系的问题便是对回归方程的显著性检验问题

B．建立回归方程的目的是表达两个具有线性相关的变量间的定量关系，因此只有当两个变量间具有线性关系，即回归是显著的，这时建立的回归方程才是有意义的

C．求两个变量间相关系数，对于给定的显著水平α，当相关系数r的绝对值大于临界值r1-α/2(n-2)时，便认为两个变量间存在线性相关关系，所求得的回归是显著的，即回归方程是有意义的

D．为了推广到多元线性回归场合，另一种检验方法是方差分析的方法

E．当SR、SE、fA、fE已知，对于给定的显著性水平α，当F＜F1-α(fR，fE)时，认为回归方程显著，即是有意义的

利用401KSUBS.RAW中的数据。

(i)计算样本中netta的平均值、标准差、最小值和最大值。

(ii)检验假设：平均netta不会因为401(k)资格状况而有所不同，使用双侧备择假设。估计差异的美元数量是多少？

(iii)根据第7章的计算机练习C7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e401k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(ii)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：fsizel，fsize2，fsize3，fsize4和fsize5。对有5个或5个以上成员的家庭，fsize5等于1。在第(ii)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(iv)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。