A.sum（ytrue-yhat）=0
B.（ytrue+yhat）的平方和最小
C.（ytrue-yhat）的和最小
D.（ytrue-yhat）的平方和最小
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第1题
以Y表示实际观测值，表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（）最小。
第6题
utlier)。所谓异常值，是指远远超出样本中其他观测值的一个观测值，也许离开所有观测值的平均值3~4个标准差之多。
a.出现异常值的原因是什么？
b.如果有异常值(一个或多个)，是否应把它(们)剔除，然后再对其余的观测值做回归？
c.在出现异常值的情况下，德宾-沃森d是否适用？
第7题
A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系
第8题
A、$2,500
B、$11,250
C、$12,250
D、$12,500
第9题
本题使用JTRAIN.RAW中的数据。
(i)考虑简单回归模型
其中，scrap表示企业的废品率，grant表示是否得到工作培训津贴的一个虚拟变量。你能想到u中的无法观测因素可能会与grant相关的原因吗？
(ii)利用1988年的数据估计这个简单的回归模型。(你应该有54个观测。)得到工作培训津贴显著地降低了企业的废品率吗？
(iii)现在增加一个解释变量log(scrap87)。这将如何改变grant的估计影响？解释grant的系数。相对于单侧备择假设
它在5%的显著性水平上统计显著吗？
(iv)相对双侧备择假设，检验log(scrapg)的参数为1的虚拟假设。报告检验的P值。
(v)利用异方差-稳健标准误，重复第(iii)步和第(iv)步，并简要讨论任何明显的差异。
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