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【简答题】
北京的 是我国最早建立的国家级高新技术产业开发区。
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参考答案：
举一反三
【单选题】( )是实现军队建设转型的根本保证
A.
信息化武器装备
B.
信息化技术
C.
科学教育水平
D.
信息化军事人才
查看完整题目与答案
【简答题】对于人均存款与人均收入之间的关系式 使用美国 36 年的年度数据得如下估计模型,括号内为标准差: (0.011) ( 1 ) 的经济解释是什么? ( 2 ) 和 的符号是什么?为什么?实际的符号与你的直觉一致吗?如果有冲突的话,你可以给出可能的原因吗? ( 3 )对于拟合优度你有什么看法吗? ( 4 )检验回归系数 与零显著不同(在 1% 水平下)。同时对零假设和备择假设、检验统计值、其分布和自由...
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【简答题】对于人均存款与人均收入之间的关系式 使用美国 36 年的年度数据得如下估计模型,括号内为标准差: (151.105) (0.011) ( 1 ) 的经济解释是什么? ( 2 ) 和 的符号是什么?为什么?实际的符号与你的直觉一致吗?如果有冲突的话,你可以给出可能的原因吗? ( 3 )对于拟合优度你有什么看法吗? ( 4 )检验回归系数 与零显著不同(在 1% 水平下)。同时对零假设和备择假...
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【单选题】在一个试验设计的分析问题中，建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种方法：一是对各因子的代码值（CodeUnits）建立回归方程；二是直接对各因子的原始值（UncodedUnits）建立回归方程。在判断各因子或交互作用是否影响显著时，要进行对各因子回归系数的显著性检验，可以使用这两种方法中的哪一种（）？
A.
两种方程检验效果都一样，用哪种都可以
B.
只有用代码值（CodeUnits）建立的回归方程才准确；用原始值（UncodedUnits）建立的回归方程有时判断不一定准确
C.
只有用原始值（UncodedUnits）建立的回归方程才准确；用代码值（CodeUnits）建立的回归方程有时判断不一定准确
D.
根本用不着回归方程，ANOVA表中结果信息已经足够进行判断因子的显著性
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【单选题】回归系数的检验可以使用
A.
散点图直接观察
B.
卡方检验
C.
t检验
D.
以上均可
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【单选题】( )是实现军队建设转型的根本保证
A.
信息化武器装备
B.
信息化技术
C.
科学教育水平
D.
信息化军事人才
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【单选题】在多元线性回归中,计算了可决系数后还要计算修正的可决系数,这是为了( )
A.
可决系数的计算不很准确,需要加以修正。
B.
便于比较自变量个数不同的模型的拟合程度。
C.
为了使其与F检验结论一致。
D.
为了不损失模型的自由度。
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【简答题】恩格尔曲线是否存在异方差?数据集food.dta包含有关每周食物开支(food_exp)与每周收入(income)的40个观测值。试求: (1)将food_exp与income的散点图与线性拟合图画在一起。根据此图,是否可以判断存在异方差?此异方差与收入的关系是怎样的? (2)将food_exp对income进行线性回归。 (3)以5%的置信水平使用BP检验是否存在异方差(假设扰动项为iid)。 ...
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【多选题】为了研究Evap（蒸发量）与Velocity（速度）间关系，收集了20对观测数据，在使用MINITAB的回归分析后得到下列输出结果： 根据上述结果可以得到结论：（）
A.
Velocity的系数项是0.0038288，小于常数项0.0692，所以Velocity对Evap影响不显著
B.
Velocity的系数项是0.0038288，与0接近，所以Velocity对Evap影响不显著
C.
Velocity的系数项T检验的P值<0.05，所以Velocity对Evap影响显著
D.
常数项T检验的P值>0.05，所以可以认为常数项为0
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【判断题】为了检验回归系数的显著性，可以使用F检验。
A.
正确
B.
错误
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A.
两种方程检验效果都一样，用哪种都可以
B.
只有用代码值（CodeUnits）建立的回归方程才准确；用原始值（UncodedUnits）建立的回归方程有时判断不一定准确
C.
只有用原始值（UncodedUnits）建立的回归方程才准确；用代码值（CodeUnits）建立的回归方程有时判断不一定准确
D.
根本用不着回归方程，ANOVA表中结果信息已经足够进行判断因子的显著性
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【单选题】回归系数的检验可以使用
A.
散点图直接观察
B.
卡方检验
C.
t检验
D.
以上均可
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A.
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B.
信息化技术
C.
科学教育水平
D.
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【单选题】在多元线性回归中,计算了可决系数后还要计算修正的可决系数,这是为了( )
A.
可决系数的计算不很准确,需要加以修正。
B.
便于比较自变量个数不同的模型的拟合程度。
C.
为了使其与F检验结论一致。
D.
为了不损失模型的自由度。
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【多选题】为了研究Evap（蒸发量）与Velocity（速度）间关系，收集了20对观测数据，在使用MINITAB的回归分析后得到下列输出结果： 根据上述结果可以得到结论：（）
A.
Velocity的系数项是0.0038288，小于常数项0.0692，所以Velocity对Evap影响不显著
B.
Velocity的系数项是0.0038288，与0接近，所以Velocity对Evap影响不显著
C.
Velocity的系数项T检验的P值<0.05，所以Velocity对Evap影响显著
D.
常数项T检验的P值>0.05，所以可以认为常数项为0
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【判断题】为了检验回归系数的显著性，可以使用F检验。
A.
正确
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