大学生经济计量学期末习题集与答案详解
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更新于2024-07-20
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本资源是一份针对大学生学习经济计量学的期末习题集,包含多项选择题和相关知识点。以下是部分内容的详细解析:
1. **横截面数据与回归分析**
- 单项选择题1提到横截面数据是指在同一时点上,不同统计单位(如个体或家庭)的相同统计指标组成的资料。这与时间序列数据相对,强调的是静态的、即时的数据集合。
2. **回归模型与相关系数**
- 问题2中涉及的回归方程中,回归标准误差(ˆσ)衡量的是残差的标准偏差,而相关系数(r)度量的是自变量和因变量之间线性关系的强度。当回归直线拟合完美时,即回归平方和等于总离差平方和时,ˆσ=0,此时r的值为±1,表明自变量解释了因变量变化的全部波动。
3. **决定系数(R²)的定义**
- 决定系数R²表示回归平方和占总离差平方和的比例,反映了模型解释数据变异性的程度。它是一个衡量模型拟合优度的重要指标,值越接近1,模型解释能力越强。
4. **无效的样本模型**
- 选项B中的模型是无效的,因为商品需求通常不会完全由收入和价格单独决定,可能存在其他未被考虑的因素。
5. **t检验与显著性水平**
- 习题5中,当样本大小为30,通过t检验来检验回归系数b的显著性时,需要考虑的是自由度(df),即n-2(样本数量减去模型参数的数量)。在0.05的显著性水平下,拒绝原假设的临界值t会根据自由度的不同而变化,因此条件是t统计量大于等于0.025(27)t,因为df=30-2-1=27。
6. **序列相关性检测**
- DW统计量是用于判断自回归模型中是否存在序列相关性的工具。当DW值为4时,意味着存在完全的正的一阶自相关。
7. **参数估计方法的选择**
- 面对序列相关问题,适宜的参数估计方法是广义差分法(GDC),这是一种针对时间序列数据的稳健估计技术,可以处理自相关性的影响。
8. **显著性水平与假设检验**
- 最后,资源中提到了在给定显著性水平下进行的假设检验,例如在t检验中,显著性水平决定了我们拒绝零假设的概率阈值,比如0.05或0.025,这直接影响到拒绝原假设的可能性。
这些题目涵盖了经济计量学的基础概念,包括数据类型、回归分析、模型评估、统计检验以及序列相关性和参数估计方法等关键知识点,对大学生理解经济计量学原理和进行期末复习具有重要的参考价值。
2021-02-21 上传
2021-10-08 上传
2021-01-21 上传
2023-06-28 上传
2023-05-18 上传
2023-07-27 上传
2023-08-24 上传
2023-07-31 上传
2023-02-06 上传
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