已知回归模型E=α+βN+μ，式中E为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N为所受教育水平（年）。随机扰动项的分布未知，其他所有假设都满足。如果被解释变量新员工起始薪金的计量单位由元改为100元，估计的截距项、斜率项有无变化？

题目

已知回归模型E=α+βN+μ，式中E为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N为所受教育水平（年）。随机扰动项的分布未知，其他所有假设都满足。如果被解释变量新员工起始薪金的计量单位由元改为100元，估计的截距项、斜率项有无变化？

相似考题

1.设为回归模型中的解释变量的数目（不包括截距项），则要使含有截距项的模型能够得出参数估计量，所要求的最小样本容量为（）A.n≥k+1B.n≤k+1C.n≥30D.n≥3（k+1）

2.线性回归的基本假设不包括哪个()A.随机误差项是一个期望值为0的随机变量B.对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差C.随机误差项彼此相关D.解释变量是确定性变量不是随机变量，与随机误差项之间相互独立E.随机误差项服从正态分布

3.DW检验中要求有假定条件，在下列条件中不正确的是（）A.解释变量为非随机的B.随机误差项为一阶自回归形式C.线性回归模型中不应含有滞后内生变量为解释变量D.线性回归模型只能为一元回归形式

4.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为24，则随机误差项的方差估计量为（）。

更多“已知回归模型E=α+βN+μ，式中E为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N为所受教育水平（年）。随机扰动项的分布未知，其他所有假设都满足。如果被解释变量新员工起始薪金的计量单位由元改为100元，估计的截距项、斜率项有无变化？”相关问题

  • 第1题：

    D-W检验是一种检验序列自相关的方法，应用该方法时需要满足的假定条件是（ ）。

    A.解释变量非随机

    B.随机干扰项为一阶自回归形式

    C.回归模型中不应含有滞后应变量作为解释变量

    D.回归模型含有截距项

    E.回归模型为一元形式

    答案：A,B,C,D
    解析：

  • 第2题：

    回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）
    Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系
    Ⅱ.随机误差项服从正态分布
    Ⅲ.各个随机误差项的方差相同
    Ⅳ.各个随机误差项之间不相关

    A：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    B：Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
    C：Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
    D：Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

    答案：A
    解析：
    —元线性回归模型为：yi=a+βi+mi（i=l,2,3,*,n）,其中yi为解解释变量Xi为解释变量;ui是一个随机变垦量.称为随机项。要求随机项u和自变量，Xi满足的统计假定如下：①每个ui均为独立同分右（IID、）,服从正态分右的随机变量，E（ui）=0,V（ui）=σ＾2常数②随机项ui与自变量的任一观察值Xi不相关，即COV（ui,i）=0

  • 第3题：

    DW检验的假设条件有（ ）。
    Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量
    Ⅱ.随机扰动项，满足μi=ρμi-1+vi
    Ⅲ.方回归模型含有不为零的截距项
    Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量

    A：Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    B：Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
    C：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    D：Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

    答案：A
    解析：
    DW检验假设条件为解释变量X为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式μi=ρμi-1+vi，并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型含有不为零的截距项。

  • 第4题：

    回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）。
    I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系
    Ⅱ 随机误差项服从正态分布
    Ⅲ 各个随机误差项的方差相同
    Ⅳ 各个随机误差项之间不相关

    A.I、Ⅱ、Ⅲ
    B.I、Ⅲ、Ⅳ
    C.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
    D.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

    答案：D
    解析：
    一元线性回归模型为：Yi=α+βxi+ui，(i=1，2，3，…，n)，其中Yi为被解释变量，xi为解释变量，ui是一个随机变量，称为随机项。要求随机项ui和自变量xi满足的统计假定如下：①每个ui均为独立同分布，服从正态分布的随机变量，且E(ui)=0， V(ui)=σ2=常数；②随机项ui与自变量的任一观察值xi不相关，即Cov(ui，xi)=0．

  • 第5题：

    已知回归模型E=α+βN+μ，式中E为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N为所受教育水平（年）。随机扰动项的分布未知，其他所有假设都满足。若解释变量所受教育水平的度量单位由年改为月，估计的截距项与斜率项有无变化？
    再考虑解释变量度量单位变化的情形。设N*为用月份表示的新员工受教育的时间长度，则N*=12N，于是
    E=α+βN+μ=α+β（N*/12）+μ
    或E=α+（β/12）N*+μ
    可见，估计的截距项不变，而斜率项将为原回归系数的1/12。
    略

  • 第6题：

    应用DW检验需满足的条件不包括（）。

    • A、模型包含截距项
    • B、模型解释变量不能包含被解释变量的滞后项
    • C、样本容量足够大
    • D、解释变量为随机变量

    正确答案:D

  • 第7题：

    在线性模型中引入虚拟变量，可以反映（）。

    • A、截距项变动
    • B、斜率变动
    • C、斜率与截距项同时变动
    • D、分段回归
    • E、以上都可以

    正确答案:A,B,C,D,E

  • 第8题：

    已知回归模型E=α+βN+μ，式中E为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N为所受教育水平（年）。随机扰动项的分布未知，其他所有假设都满足。对参数的假设检验还能进行吗？简单陈述理由。


    正确答案:如果μt的分布未知，则所有的假设检验都是无效的。因为t检验与F检验是建立在μ的正态分布假设之上的。

  • 第9题：

    关于自回归模型，下列表述正确的有（）。

    • A、估计自回归模型时的主要问题在于，滞后被解释变量的存在可能导致它与随机误差项相关，以及随机误差项出现自相关性
    • B、Koyck模型和自适应预期模型都存在解释变量与随机误差项同期相关问题
    • C、局部调整模型中解释变量与随机误差项没有同期相关，因此可以应用OLS估计
    • D、Koyck模型与自适应预期模型不满足古典假定，如果用OLS直接进行估计，则估计量是有偏的、非一致估计
    • E、无限期分布滞后模型可以通过一定的方法可以转换为一阶自回归模型

    正确答案:A,B,C,D,E

  • 第10题：

    已知三元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800，估计用样本容量为n=24，则随机误差项μt的方差的OLS估计为（）。

    • A、33.33
    • B、40
    • C、38.09
    • D、36.36

    正确答案:B

  • 第11题：

    一般地，在一元线性回归分析过程中，回归分析是建立一系列假设基础上的，这些假设为（）

    • A、回归模型因变量Y与自变量x之间具有线性关系。
    • B、在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的。
    • C、误差项ε的方差为零。
    • D、误差项ε是独立随机变量且服从正态分布，即ε～N（0，σ2）。

    正确答案:A,B,D

  • 第12题：

    单选题
    DW检验的假设条件有（　　）。Ⅰ．回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ．随机扰动项满足mi＝rmi－1＋niⅢ．回归模型含有不为零的截距项Ⅳ．回归模型不含有滞后因变量作为解释变量
    A

    Ⅱ、Ⅳ

    B

    Ⅲ、Ⅳ

    C

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

    D

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案： A
    解析：
    DW检验假设条件为：解释变量X为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式mi＝rmi－1＋ni，回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型含有不为零的截距项。

  • 第13题：

    回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）
    Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系
    Ⅱ.随机误差项服从正态分布
    Ⅲ.各个随机误差项的方差相同
    Ⅳ.各个随机误差项之间不相关

    A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    B.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
    C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
    D.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

    答案：A
    解析：
    —元线性回归模型为：yi=a+βi+mi（i=l,2,3,*,n）,其中yi为解解释变量Xi为解释变量;ui是一个随机变垦量.称为随机项。要求随机项u和自变量，Xi满足的统计假定如下：①每个ui均为独立同分右（IID、）,服从正态分右的随机变量，E（ui）=0,V（ui）=σ＾2常数②随机项ui与自变量的任一观察值Xi不相关，即COV（ui,i）=0

  • 第14题：

    DW检验的假设条件有（ ）。
    Ⅰ.回归模型不含有滞后自变引作为解释变量
    Ⅱ.随机扰动项满足
    Ⅲ.回归模型含有不为零的截距项
    Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量

    A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ


    答案：C
    解析：
    DW检验的假设条件为解释变量x为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式

    并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型含有不为零的截距项。

  • 第15题：

    DW检验的假设条件有（ ）。
    Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量
    Ⅱ.随机扰动项，满足μi=ρμi-1+vi
    Ⅲ.方回归模型含有不为零的截距项
    Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量

    A.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    B.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
    C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    D.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

    答案：A
    解析：
    DW检验假设条件为解释变量X为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式μi=ρμi-1+vi，并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型含有不为零的截距项。

  • 第16题：

    DW检验的假设条件有( )。

    A.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量
    B.
    C.回归模型含有不为零的截距项
    D.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量

    答案：B,C,D
    解析：
    DW检验假设条件为解释变量X为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归元/

    不为零的截距项。

  • 第17题：

    设为回归模型中的解释变量的数目（不包括截距项），则要使含有截距项的模型能够得出参数估计量，所要求的最小样本容量为（）

    • A、n≥k+1
    • B、n≤k+1
    • C、n≥30
    • D、n≥3（k+1）

    正确答案:A

  • 第18题：

    DW检验中要求有假定条件，在下列条件中不正确的是（）

    • A、解释变量为非随机的
    • B、随机误差项为一阶自回归形式
    • C、线性回归模型中不应含有滞后内生变量为解释变量
    • D、线性回归模型只能为一元回归形式

    正确答案:D

  • 第19题：

    已知回归模型E=α+βN+μ，式中E为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N为所受教育水平（年）。随机扰动项的分布未知，其他所有假设都满足。从直观及经济角度解释α和β。


    正确答案:α+βN为接受过N年教育的员工的总体平均起始薪金。当N为零时，平均薪金为α，因此α表示没有接受过教育员工的平均起始薪金。β是N每变化一个单位所引起的E的变化，即表示每多接受一年教育所对应的薪金增加值。

  • 第20题：

    对于固定影响的变截距面板数据模型，以下阐述正确的有（）。

    • A、模型满足古典假定，可以采用OLS法对模型进行估计
    • B、模型满足古典假定，可以采用最小二乘虚拟变量法（LSDV）对模型进行估计
    • C、随机误差项不满足基本假设，可以采用广义最小二乘法（GLS）对模型进行估计
    • D、随机误差项与解释变量相关，可以采用二阶段最小二乘方法（TSLS）对模型进行估计
    • E、以上阐述都正确

    正确答案:B,C,D

  • 第21题：

    满足基本假设条件下，一元线性回归模型的被解释变量及参数β0、β1的普通最小二乘估计量都服从正态分布。


    正确答案:正确

  • 第22题：

    线性回归模型的经典假设有（）。

    • A、参数的线性性
    • B、常参数
    • C、扰动项均值为零，同方差性
    • D、解释变量或自变量之间不相关
    • E、扰动项序列无关

    正确答案:A,B,C,D,E

  • 第23题：

    单选题
    DW检验的假设条件有()。 I 回归模型不含有滞后自变量引作为解释变量 Ⅱ随机扰动项满足μi=ρμi-1+νi Ⅲ回归模型含有不为零的截距项 IV 回归模型不含有滞后因变量作为解释变量
    A

    I、II、III、IV

    B

    I、II、III

    C

    II、III、IV

    D

    I、II、IV


    正确答案： C
    解析： DW检验的假设条件为解释变量x为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式μi=ρμi-1+νi，并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型含有不为零的截距项。

相关内容