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[主观题]

下面关于估计标准误差的陈述中不正确的是()。A.均方残差(MSE)的平方根B.对误差项ε的标准差σ

下面关于估计标准误差的陈述中不正确的是()。

A.均方残差(MSE)的平方根

B.对误差项ε的标准差σ的估计

C.排除了x对y的线性影响后,y随机波动大小的一个估计量

D.度量了两个变量之间的关系强度

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更多“下面关于估计标准误差的陈述中不正确的是()。A.均方残差(MSE)的平方根B.对误差项ε的标准差σ”相关的问题

第1题

回归分析中,下面哪一个指标能够评价拟合程度()。

A.总离差平方和

B.回归平方和

C.残差平方和

D.估计标准误差

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第2题

若两个变量高度相关,则下面正确的是()。

A.可决系数趋于0

B.估计标准误差趋于1

C.估计标准误差趋于0

D.可决系数趋于1

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第3题

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 Significa..

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>

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第4题

在下面关于自我肯定的技巧中,哪项不正确()

A.学会说“是”

B.学会使用“我”陈述

C.运用视线的接触

D.使用确定性的身体语言

E.平和地表达反对意见

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第5题

下面是10家校园内某食品连锁店的学生人数及其季度销售额数据:(1)用最小二乘法估计销售额对学生
下面是10家校园内某食品连锁店的学生人数及其季度销售额数据:(1)用最小二乘法估计销售额对学生

下面是10家校园内某食品连锁店的学生人数及其季度销售额数据:

(1)用最小二乘法估计销售额对学生人数的回归方程,并解释回归系数b的经济含义。

(2)计算估计的标准误差。

(3)当学生人数为25000人时,销售收入至少可达多少?

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第6题

下面关于数据开放的陈述哪个是不正确的()

A.要提供应用程序开放接口

B.允许公众免费查询、下载

C.要提供全部的原始数据

D.允许公民要求数据开放数据

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第7题

估计标准误差的计算公式是{图}。()
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第8题

区间估计中,置信概率为95.45%表示() 。

A.有95.45%的样本平均值落在距总体平均值±1个标准误差的范围内

B.有95.45%的样本平均值落在距总体平均值±2个标准误差的范围内

C.有95.45%的样本平均值落在距总体平均值±3个标准误差的范围内

D.有95.45%的样本平均值落在距总体平均值±4个标准误差的范围内

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第9题

能够度量两个变量之间关系密切程度的指标是()

A.相关系数

B.回归系数

C.估计标准误差

D.相关图

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第10题

下面关于基金的收益分配陈述不正确的是()。

A.基金的分红方式有两种店种是现金红利,另种为基金份额红利

B.封闭式基金收益分配能采用现金形式和基金份额红利

C.封闭式基金收益分配只能采用现金形式

D.开放式基金分红可以采用现金红利和基金份额红利

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第11题

有人估计消费函数Ci=α+βYi+ui,得到如下结果(括号中数字为t值):(1) 检验原假设: β
有人估计消费函数Ci=α+βYi+ui,得到如下结果(括号中数字为t值):(1) 检验原假设: β

有人估计消费函数Ci=α+βYi+ui,得到如下结果(括号中数字为t值):

(1) 检验原假设: β=0 (取显著性水平为5%)

(2)计算参数估计值的标准误差;

(3)求β的95%置信区间,这个区间包括0吗?

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