计量经济学计算机答案第三章课后答案,计量经济学第三章习题及答案

本文详细解读了多元线性回归中的关键概念,如调整后的可决系数、随机误差项方差、RSS的作用,以及参数估计的性质。涵盖了决定系数的计算、模型拟合优度评估和参数数量影响等内容,适合进一步理解回归分析的实际运用。
部署运行你感兴趣的模型镜像

本文档系作者精心整理编辑,实用价值高。

本文档系作者精心整理编辑,如有需要,可查看作者文库其他文档。 一、单项选择题

1.多元线性回归分析中(回归模型中的参数个数为k ),调整后的可决系数

与可决系数

之间的关系( )

1-15-png_6_0_0_135_165_23_23_892.979_1262.879-21-0-1295-21.jpg

A. B. ≥ C. D.

2.已知五元线性回归模型估计的残差平方和为

,样本容量为46,则随机误差项的方差估计量为( )

A. 33.33

B. 40

C. 38.09

D. 20

3.多元线性回归分析中的 RSS 反映了( )

A . 因变量观测值总变差的大小

B . 因变量回归估计值总变差的大小

C . 因变量观测值与估计值之间的总变差

D . Y 关于X 的边际变化

4.在古典假设成立的条件下用OLS 方法估计线性回归模型参数,则参数估计量具有( )

的统计性质。

A .有偏特性 B. 非线性特性

C .最小方差特性 D. 非一致性特性

5.关于可决系数

,以下说法中错误的是( ) A.可决系数

的定义为被回归方程已经解释的变差与总变差之比 B. C.可决系数反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述 D.可决系数

的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响

二、多项选择题

1.调整后的判定系数

与判定系数之间的关系叙述正确的有( ) A.

与均非负 B.有可能大于

C.判断多元回归模型拟合优度时,使用

D.模型中包含的解释变量个数越多,

与就相差越大 E.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1,则

2.对多元线性回归方程(有k 个参数)的显著性检验,所用的F 统计量可表示为( )

A. B.

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Wan2.2-T2V-A5B

Wan2.2-T2V-A5B

文生视频
Wan2.2

Wan2.2是由通义万相开源高效文本到视频生成模型,是有​50亿参数的轻量级视频生成模型,专为快速内容创作优化。支持480P视频生成,具备优秀的时序连贯性和运动推理能力

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值