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第1题
试证明：二元线性回归模型中变量X1与X2的参数OLS估计可以写成：其中，r为X1与X2
试证明：二元线性回归模型
中变量X1与X2的参数OLS估计可以写成：
其中，r为X1与X2的相关系数。讨论r等于或接近1时，该模型的估计问题。
第3题
一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+ui的经典假设包括()。
一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+ui的经典假设包括（)。
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A、E(ut)=0
B、var(ut)=σ2
C、cov(ut,us)=0
D、cov(xt,ut)=0
E、ut服从分布N(0,σ2)
第4题
某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售额,表5给出了1977-1981年公司销售额和行
业销售额的分季度数据(单位：百万元)。
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(1)晒出数据的散点图,观察用线性回归模型拟合是否合适。
(2)建立公司销售额对全行业销售额的回归模型,并用D-W检验诊断随机误差项的自相关性。
(3)建立消除了随机误差项自相关性后的回归模型。
第5题
参见第13章中的表13-1。在那里，我们利用FERTILl.RAW中的数据，估计了妇女已生育子女数kids的一个
线性模型。
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(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。
(ii)保持其他因素不变，黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少？
(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗？
(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。
