回归分析时，要判断模型中的自变量是否存在严重的（)。

A.不存在线性关系

B.存在其他关系

C.一定没有任何关系

D.存在线性关系

A.为显著性水平，k为回归模型中自变量的个数，n为样本容量

B.为显著性水平，k为样本容量，n为回归模型中自变量的个数

C.为显著性水平，k为回归模型中自变量的次数，n为样本容量

D.为显著性水平，k为回归模型中自变量的个数，n为回归模型中自变量的次数

假设决定y的总体模型是，而这个模型满足假定MLR.1~MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。回归的OLS估计量。(给定样本中自变量的值)证明的期望值是

A、检验回归系数b是否等于0

B、判断回归方程代表实测值的好坏

C、推断两变量间是否存在直线依存关系

D、确定回归方程的似合优度

E、检验两总体回归系数是否相等

下面是20个城市写字楼出租率和每平米月租金价格的回归分析结果，月租金为自变量，出租率为因变量： 回归统计： MultipleR RSquare AdjustedRSquare 标准误差 0.7951 0.6322 0.6117 2.6858 方差分析 Df SS MS F SignificanceF 回归 1 223.1403 223.1403 30.9332 2.798E-05 残差 18 129.8452 7.213.6 总计 19 352.9855 系数估计和检验 Coefficient 标准误差 T Stat P-Value Lower95% Upper95% Intercept 49.3177 3.8050 12.9612 0.0000 41.3236 57.3117 XVariable 0.2492 0.0448 5.5618 0.0000 0.1551 0.3434 根据回归分析结果，下列判断正确的是（）。

A、出租率与月租金价格之间的线性关系为：=49.3177+0.2492x

B、回归系数=0.2492，表示：月出租率增加1%，月租金平均增加0.2492%

C、=63.22%，表明在出租率的变差中被出租率与月租金之间的线性关系所解释的比例为63.22%，回归方程的拟合程度一般

D、估计标准误差Se=2.6858，表示，当用月租金来预测出租率时，平均的预测误差为2.6858%，表明预测误差不大

E、方差分析中SignificanceF=2.798E-05＜0.05,说明两者线性关系显著＜br＞

F、回归系数检验的P-Value=0.0000＜0.05，说明回归系数通过显著检验＜br＞

A.自变量

B.因变量

C.斜率参数

D.截距项

A.17

B.12

C.13

D.7

B、多元线性回归分析预测法的关键是找到适宜的回归方程

C、偏回归系数是假设在其他所有自变量保持不变的情况下，某一个自变量的变化引起因变量变化的比重

D、它的参数可以用最小二乘法进行估计

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？