根據(jù)美國1961年第一季度至1977年第二季度的季度數(shù)據(jù),我們得到了如下的咖啡需求函數(shù)的回歸方程:
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為了研究體重與身高的關(guān)系,某學(xué)校隨機(jī)抽樣調(diào)查了51名學(xué)生(男生36名,女生15名),并得到如下兩種回歸模型:
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一個由容量為209的樣本估計的解釋CEO薪水的方程為
最新試題
對于被解釋變量平均值預(yù)測與個別值預(yù)測,()。
如何通過樣本觀測值正確的估計總體模型中的參數(shù),是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的重要內(nèi)容。
在計量經(jīng)濟(jì)模型中,隨機(jī)擾動項與殘差項無區(qū)別。
在t檢驗過程中,如果小概率事件竟然發(fā)生了,就認(rèn)為原假設(shè)不真。
可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)()
由于簡單線性回歸與現(xiàn)實經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象相關(guān)很遠(yuǎn),因此預(yù)測沒有任何意義。
當(dāng)一個時間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時間的增加而增加時,我們稱之為什么?()
下列哪些是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本假設(shè)?()
論述計量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)政策制定中的作用和重要性。
計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實質(zhì)就是對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)量分析。