计算检验matheduc和fathereduc是否联合显著的LM统计量。在求约束模型的残差时一定要注意，估计约束模型所用的观测，都包含于无约束模型所有变量可以使用的数据中。

A.通过残差的分布形态判断是否还存在其他潜在的关键X

B.通过残差分布的随机性，判断所选择的回归模型是否合适

C.通过残差的分布，判断X对Y影响是否显著

D.通过残差的分布，判断是否有远离模型的异常观测值存在

标准化残差图主要用于直观地判断()。

A．回归模型的线性关系是否显著

B．回归系数是否显著

C．误差项ε服从正态分布的假定是否成立

D．误差项ε等方差的假定是否成立

A.F统计量

B.LR统计量

C.LM统计量

D.Wald统计量

使用VOTE1.RAW中的数据。

(i)估计一个以voteA为因变量并以prystrA、deocA、log(expendA)和log(expendB)为自变量的模型。得到OLS残差，并将这些残差对所有的自变量进行回归。解释你为什么得到R²=0。

(ii)现在计算异方差性的布罗施-帕甘检验。使用F统计量的形式并报告P值。

(iii)同样利用F统计量形式计算异方差性的特殊怀特检验。现在异方差性的证据有多强？

A.0

B.1

C.2

D.4

A.0

B.-1

C.1

D.0.5

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？

多组以上定量资料的总体方差是否相等，其检验可用的统计量是

A、t统计量

B、一般χ统计量

C、F统计量

D、Bartlett的χ统计量

E、方差分析