在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的相关系数接近于1，则表明模型中存在()。

A.t检验

B.O1S

C.逐个计算相关系数

D.F检验

A.解释变量个数根据判定系数的大小决定

B.判定系数随解释变量个数的增多先增大后减少

C.判定系数随着解释变量个数的增多而增大

D.判定系数随着解释变量个数的增多而减少

A.解释变量是随机的，且相互之间不相关

B.随机干扰项服从正态分布，且相互独立

C.解释变量与随机干扰项互不相关

D.解释变量是非随机的，且相互之问互不相关

E.随机干扰项具有零均值，同方差及不序列相关

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、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.多元

B.非线性

C.线性

D.虚拟变量

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.0.8603

B.0.8389

C.0.8655

D.0.8327

(i)变量train是工作培训指标变量。样本中有多少人参与了工作培训项目？一个男人实际参加工作培训最多达几个月？

(ii)将train对unem74,unem75,age,educ,black,hisp和married等几个人口统计和培训前变量做一个线性回归。这些变量在5%的显著性水平上联合显著吗？

(iii)估计第(ii)部分中线性模型的一个概率单位形式。计算所有变量联合显著性的似然比检验。你得到什么结论？

(iv)基于第(ii)部分和第(iii)部分的答案，为解释1978年的失业状况，参与工作培训可视为外生变量吗？请解释。

(v)做unem78对train的简单回归，并以方程形式报告结果。估计参与工作培训项目对1978年失业的概率有何影响？它统计显著吗？

(vi)做unem78对train的概率单位模型。将train的概率单位系数与第(v)部分线性模型中得到的系数相比较有意义吗？

(vii)求出第(v)部分与第(vi)部分的拟合概率。解释它们为什么相同。为了度量工作培训项目的效果和统计显著性，你将采用哪个方法？

(viii)在第(v)部分与第(vi)部分模型中将第(ii)部分中的所有变量作为额外控制变量。现在拟合概率还相同吗？它们之间有何关系？