第三章 一元回归方程的检验第三单元测试1、在回归方程 = 698.9 – 2.28 × str 中，如果斜率系数的 t- 统计量为 -4.38, 则它的标准误是（）？
a、0.52
b、1.96
c、-1.96
d、4.38
2、在假设检验中，如果得到一个很小的 p-值（比如小于5%），则
a、该结果有利于原假设
b、说明t统计量小于1.96
c、该结果不利于原假设
d、该结果出现的概率大约为5%
3、如果一个假设在5%的显著水平下不能被拒绝，则它
a、在10%的显著水平下一定不会被拒绝
b、在10%的显著水平下一定被拒绝
c、在1%的显著水平下可能被拒绝
d、在1%的显著水平下一定不会被拒绝
4、如果一个假设在5%的显著水平下被拒绝，则它
a、在10%的显著水平下一定不会被拒绝
b、在10%的显著水平下一定被拒绝
c、在1%的显著水平下一定被拒绝
d、在1%的显著水平下一定不会被拒绝
5、假设检验采用的逻辑推理方法是（）
a、演绎推理法
b、类比推理法
c、反证法
d、归纳推理法
6、有一组30个观测值的样本估计模型，,在的显著性水平下对的显著性进行t检验，则显著不等于零的条件是t统计量的绝对值大于（）
a、
b、
c、
d、
7、回归平方和是指（ ）。
a、被解释变量的实际值与平均值的离差平方和
b、被解释变量的拟合值与平均值的离差平方和
c、被解释变量的总变差与剩余变差之差
d、解释变量变动所引起的被解释变量的变差
8、在一个研究工人年龄(age)对时薪(ahe)的一元回归方程中，利用29个样本进行估计得到如下的估计结果（括号内为样本标准差）： = 1.08 0.60 ´ age (1.17) (0.04) 检验斜率参数显著性的t值为（ ）。
9、根据问题5的回归结果，计算斜率系数的95%的置信区间上限是( ) （答案精确到小数点后两位）
10、在上述研究中，假设我们分别对具有高中文凭和大学文凭的工人做回归，得到如下估计结果： 高中组： = 6.52 0.30 ´ age (1.25) (0.04) 大学组： = -4.44 0.92 ´ age (1.77) (0.06) 则大学组与高中组年龄对时薪的边际影响差异为（ ）。（答案精确到小数点后两位）
第六章 多元回归模型的检验多元回归模型的假设检验练习1、
第七章 自变量非线性的回归模型阶段测试1、回归分析中定义的 ( )
a、解释变量和被解释变量都是随机变量
b、解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量
c、解释变量和被解释变量都为非随机变量
d、解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量
2、设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用的f统计量可表示为（ ）
a、
b、
c、
d、
3、最小二乘准则是指（ ）
a、
b、
c、
d、
4、在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为（ ）
a、
b、
c、
d、
5、为了分析随着解释变量变动一个单位，因变量的增长率变化情况，模型应该设定为（ ）
a、
b、
c、
d、
6、
a、20
b、4.47
c、4.65
d、4.71
7、
a、
b、
c、
d、
8、以下模型中属于线性回归模型是( )
a、
b、
c、
d、
9、
a、
b、
c、
d、以上说法都不对
10、线性回归的残差平方和 rss反映了（ ）
a、因变量观测值总变差的大小
b、因变量回归估计值总变差的大小
c、因变量观测值与估计值之间的总变差
d、y关于x的边际变化
11、
a、
b、
c、
d、
12、古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的小样本性质有( )
a、无偏性
b、线性
c、一致性
d、有效性
13、
a、
b、
c、
d、
14、
a、
b、
c、
d、
15、
a、
b、
c、
d、
16、 （1）的值应该为（ ） （保留三位小数）
17、第16题中（2）的值应该为（ ） （保留三位小数）
18、第16题中（3）的值应该为（ ） （保留三位小数）
19、第16题中（4）的值应该为（ ） (保留三位小数）
作业1、劳动力供给函数的eviews 估计结果如下（n=3449）。解释变量与被解释变量是 hours：每周工作小时数（被解释变量）wage：每小时工资额（欧元）（解释变量）。nli：其它收入（解释变量）。sex：虚拟变量。女性为1，男性为0（解释变量）。age：年龄（解释变量）。married：虚拟变量。已婚为1，未婚为0（解释变量）。kids：虚拟变量。家庭中有小孩为1，无小孩为0（解释变量）。educ：受教育水平（上学的年数）（解释变量）。 （1）写出输出结果对应的模型估计式。 （2）给定检验水平为5%，说明哪些系数显著地不为零，哪个无显著性，说明原因。 （3）给出解释变量sex对应的回归系数的实际含义。 （4）有孩子的已婚女性与没有孩子的未婚男性在工作时间上有何差异？ （5）求lnwage回归系数的90%的置信区间（t0.1(3441) = 1.64，保留3位小数）。 (6)假如在回归模型中剔除age, married, kids三个变量，重新估计模型，得r-squared = 0.19 和sum square residuals = 803，计算age、married、kids的回归系数联合为0的f统计量的值。（保留2位小数）
2、有效性
3、2、已知两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为 ( ) a.0.32 b.0.4 c.0.64 d.0.8
4、根据调整的可决系数r^2与f统计量的关系可知，当r^2=1时，有 （ ） a、f=0 b、f=－1 c、f→ ∞ d、f=-∞
第八章 定性信息与虚拟变量作业周三12节1、劳动力供给函数的eviews 估计结果如下（n=3449）。解释变量与被解释变量是 hours：每周工作小时数（被解释变量）wage：每小时工资额（欧元）（解释变量）。nli：其它收入（解释变量）。sex：虚拟变量。女性为1，男性为0（解释变量）。age：年龄（解释变量）。married：虚拟变量。已婚为1，未婚为0（解释变量）。kids：虚拟变量。家庭中有小孩为1，无小孩为0（解释变量）。educ：受教育水平（上学的年数）（解释变量）。 （1）写出输出结果对应的模型估计式。 （2）给定检验水平为5%，说明哪些系数显著地不为零，哪个无显著性，说明原因。 （3）给出解释变量sex对应的回归系数的实际含义。 （4）有孩子的已婚女性与没有孩子的未婚男性在工作时间上有何差异？ （5）求lnwage回归系数的90%的置信区间（t0.1(3441) = 1.64，保留3位小数）。
2、有效性
3、根据调整的可决系数r^2与f统计量的关系可知,r^2=1时，有 （ ） a、f=0 b、f=－1 c、f→ ∞ d、f=-∞
4、已知两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为 ( ) a.0.32 b.0.4 c.0.64 d.0.8
作业周三34节1、劳动力供给函数的eviews 估计结果如下（n=3449）。解释变量与被解释变量是 hours：每周工作小时数（被解释变量）wage：每小时工资额（欧元）（解释变量）。nli：其它收入（解释变量）。sex：虚拟变量。女性为1，男性为0（解释变量）。age：年龄（解释变量）。married：虚拟变量。已婚为1，未婚为0（解释变量）。kids：虚拟变量。家庭中有小孩为1，无小孩为0（解释变量）。educ：受教育水平（上学的年数）（解释变量）。 （1）写出输出结果对应的模型估计式。 （2）给定检验水平为5%，说明哪些系数显著地不为零，哪个无显著性，说明原因。 （3）给出解释变量sex对应的回归系数的实际含义。 （4）有孩子的已婚女性与没有孩子的未婚男性在工作时间上有何差异？ （5）求lnwage回归系数的90%的置信区间t0.05(3441)= 1.64，保留3位小数）。
2、有效性
3、根据调整的可决系数r^2与f统计量的关系可知,r^2=1时，有 （ ） a、f=0 b、f=－1 c、f→ ∞ d、f=-∞
4、已知两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为 ( ) a.0.32 b.0.4 c.0.64 d.0.8
2020051120200511周一12节作业1、简述模型的检验主要包括哪几个方面，具体含义是什么？
2、虚拟变量的设置原则是什么?
3、见附件！
20200511周一34节作业1、简述模型的检验主要包括哪几个方面，具体含义是什么？
2、虚拟变量的设置原则是什么?
3、见附件！