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[主观题]

根据1899~1922年美国制造业部门的年度数据,多尔蒂(Dougherty)获得如下回归结果:a.回归(1)中有

根据1899~1922年美国制造业部门的年度数据,多尔蒂(Dougherty)获得如下回归结果:a.回归(1)中有

根据1899~1922年美国制造业部门的年度数据,多尔蒂(Dougherty)获得如下回归结果:

根据1899~1922年美国制造业部门的年度数据,多尔蒂(Dougherty)获得如下回归结果:a.

a.回归(1)中有没有多重共线性?你怎样知道?

b.在回归(1)中,1ogK的先验符号是什么?结果是否与预期相一致?为什么?

c.你怎样替回归的函数形式(1)做辩护?(提示:柯布-道格拉斯生产函数。)

d.解释回归(1)在此回归中趋势变量有什么作用?

e.回归(2)的道理何在?

f.如果原先的回归(1)有多重共线性,是否已被回归(2)减弱?你怎样知道?

g.如果回归(2)被看作回归(1)的一个受约束形式,作者施加的约束是什么呢?(提示:规模报酬)你怎样知道这个约束是否正确?你用哪-种检验?说明你的计算。

h.两个回归的R2值是可比的吗?为什么?如果它们现在的形式不可比,你会怎样使得它们可比?

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第1题
为了研究制造业增加值中生产工人份额即劳动力份额的变化,根据1949~1964年间美国的数据,得到如下回归结果:(

为了研究制造业增加值中生产工人份额即劳动力份额的变化,根据1949~1964年间美国的数据,得到如下回归结果:(括号中给出了t值)

模型A:=0.4529-0.0041t;r2=0.5284;d=0.8252

t= (-3.9608)

模型B:=0.4786-0.00127t+0.0005t2;R2=0.6629;d=1.82

t= (-3.2724) (2.7777)

式中,Y——劳动份额;t——时间。

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第2题
考虑如下两个回归模型(根据1946~1975年美国的数据) (括号中给出的是标准误): Ct=26.19+0.6248GNPt-0.4398D

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第3题
在平均工资对就业人数的回归分析中(包括30个公司的随机样本),得到如下回归结果: =7.5+0.009N t=N.A.(16.1

在平均工资对就业人数的回归分析中(包括30个公司的随机样本),得到如下回归结果:

=7.5+0.009N

t=N.A.(16.10)R2=0.90 (1)

t=(14.43)(76.58) R2=0.99 (2)

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第4题
下面对逻辑斯蒂回归(logistic regression)和多项逻辑斯蒂回归模型(multi-nominal logistic model)描述不正确的是()。

A.两者都是监督学习的方法

B.多项逻辑斯蒂回归模型也被称为softmax函数

C.两者都可被用来完成多类分类任务

D.逻辑斯帝回归是监督学习,多项逻辑斯蒂回归模型是非监督学习

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第5题
假定有如下的回归结果: =2.6911-0.4795Xt 其中,Y是美国的咖啡消费量(每天每人消费的杯数),X是咖啡的零售

假定有如下的回归结果:

=2.6911-0.4795Xt

其中,Y是美国的咖啡消费量(每天每人消费的杯数),X是咖啡的零售价格(美元/磅),t是时间。

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第6题
为了确定影响空调价格的因素,拉奇福德(B.T.Ratchford)根据19个样本数据得到如下回归结果: =-68.236+0.023X

为了确定影响空调价格的因素,拉奇福德(B.T.Ratchford)根据19个样本数据得到如下回归结果:

Yi=-68.236+0.023X2i+19.729X3i+7.653X4iR2=0.84

se= (0.005) (8.992) (3.082)

其中,Y——空调价格(美元);X2——空调的BTU比率;X3——能量效率;X4——设定数;se——标准误。

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第7题
假定有如下的回归结果 其中,Y表示美国的咖啡消费量(每天每人消费的杯数),X表示咖啡的零售价格f单位:美元

假定有如下的回归结果

其中,Y表示美国的咖啡消费量(每天每人消费的杯数),X表示咖啡的零售价格f单位:美元/ 杯),t表示时间。问:

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第8题
在回归(7.9.4)中,我们给出用柯布-道格拉斯生产函数来拟合2005年美国50个州和华盛顿特区制造业
在回归(7.9.4)中,我们给出用柯布-道格拉斯生产函数来拟合2005年美国50个州和华盛顿特区制造业

部门的结果。基于此回归,说明是否存在规模报酬不变的情况。

a.使用方程(8.6.4)中给出的t检验来说明。并告诉你两个斜率估计量之间的协方差为-0.03843。

b.用方程(8.6.9)中给出的F检验来说明。

c.这两种检验结果是否不同?对于50个州和华盛顿特区制造业部门在样木期内的规模报酬,你有什么结论?

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第9题
逻辑斯蒂回归和线性区别分析均可完成分类任务,下面描述正确的是()。

A.逻辑斯蒂回归和线性区别分析都是直接在数据原始空间进行分类

B.以上都不正确

C.逻辑斯蒂回归可直接在数据原始空间进行分类,线性区别分析需要在降维所得空间中进行分类

D.逻辑斯蒂回归在降维所得空间中进行分类,线性区别分析在数据原始空间进行分类

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第10题
为了估计设备利用率对通货膨胀的影响,托马斯A.吉廷斯(Thomas A.Gittings)根据1971~1988年的美国数据得到如

为了估计设备利用率对通货膨胀的影响,托马斯A.吉廷斯(Thomas A.Gittings)根据1971~1988年的美国数据得到如下回归:

=-30.12+0.1408Xt+0.2360Xt-1

t=(-6.27) (2.60) (4.26) R2=0.727

式中,Y——GNP平减指数,%(通货膨胀率的一种度量);Xt——制造业设备利用率,%;Xt-1——滞后一年的设备利用率,%。

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第11题
下面对逻辑斯蒂回归(logisticregression)描述不正确的是()。

A.逻辑斯蒂回归中所使用Sigmoid函数的输出形式是概率输出

B.逻辑斯蒂回归是一种非线性回归模型

C.在逻辑斯蒂回归中,输入数据特征加权累加值在接近−∞或+∞附近时,模型输出的概率值变化很大

D.在逻辑斯蒂回归中,能够实现数据特征加权累加

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