计量经济学分析计算题Word版
(完整word版)计量经济学习题及答案..
期中练习题1、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。
最小二乘准则是指（ ）A ．使∑=-n t tt Y Y 1)ˆ(达到最小值 B.使∑=-nt t t Y Y 1达到最小值 C. 使∑=-nt t tY Y12)(达到最小值 D.使∑=-nt tt Y Y 12)ˆ(达到最小值 2、根据样本资料估计得出人均消费支出 Y 对人均收入 X 的回归模型为ˆln 2.00.75ln i iY X =+，这表明人均收入每增加 1％，人均消费支出将增加 （ ）A. 0.75B. 0.75%C. 2D. 7.5% 3、设k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。
则对总体回归模型进行显著性检验的F 统计量与可决系数2R 之间的关系为( )A.)1/()1()/(R 22---=k R k n F B. )/(1)-(k )R 1/(R 22k n F --= C. )/()1(22k n R R F --= D. )1()1/(22R k R F --=6、二元线性回归分析中 TSS=RSS+ESS 。
则 RSS 的自由度为（ ）A.1B.n-2C.2D.n-39、已知五个解释变量线形回归模型估计的残差平方和为8002=∑te，样本容量为46，则随机误差项μ的方差估计量2ˆσ为（ ） A.33.33 B.40 C.38.09 D. 201、经典线性回归模型运用普通最小二乘法估计参数时，下列哪些假定是正确的（ ） A.0)E(u i = B. 2i )V ar(u i σ= C. 0)u E(u j i ≠D.随机解释变量X 与随机误差i u 不相关E. i u ～),0(2i N σ2、对于二元样本回归模型ii i i e X X Y +++=2211ˆˆˆββα，下列各式成立的有（ ） A.0=∑ieB. 01=∑ii Xe C. 02=∑iiXeD.=∑ii Ye E.21=∑i iX X4、能够检验多重共线性的方法有（ ）A.简单相关系数矩阵法B. t 检验与F 检验综合判断法C. DW 检验法D.ARCH 检验法E.辅助回归法计算题1、为了研究我国经济发展状况，建立投资（1X ，亿元）与净出口（2X ，亿元）与国民生产总值（Y ，亿元）的线性回归方程并用13年的数据进行估计，结果如下：ii i X X Y 21051980.4177916.2805.3871ˆ++= S.E=(2235.26) (0.12) (1.28) 2R =0.99 F=582 n=13问题如下：①从经济意义上考察模型估计的合理性；（3分） ②估计修正可决系数2R ，并对2R 作解释；（3分）③在5%的显著性水平上，分别检验参数的显著性；在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。
(完整word版)计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版
计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。
一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：（1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。
1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。
时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。
横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。
如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
1.4估计量和估计值有何区别？估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。
在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。
如Y就是一个估计量，1nii YY n==∑。
现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间NSS x ==45=1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。
（完整word版）计量经济学基本点练习题及答案
（完整word版）计量经济学基本点练习题及答案Chap1—31、在同⼀时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合，是（）A、原始数据B、时点数据C、时间序列数据D、截⾯数据2、回归分析中定义的( )A、解释变量和被解释变量都是随机变量B、解释变量为⾮随机变量，被解释变量为随机变量C、解释变量和被解释变量都为⾮随机变量D、解释变量为随机变量，被解释变量为⾮随机变量3、在⼀元线性回归模型中，样本回归⽅程可表⽰为：（）4、⽤模型描述现实经济系统的原则是( )A、以理论分析作先导，解释变量应包括所有解释变量B、以理论分析作先导，模型规模⼤⼩要适度C、模型规模越⼤越好；这样更切合实际情况D、模型规模⼤⼩要适度，结构尽可能复杂5、回归分析中使⽤的距离是点到直线的垂直坐标距离。
最⼩⼆乘准则是指（）6、设OLS法得到的样本回归直线为A、⼀定不在回归直线上B、⼀定在回归直线上C、不⼀定在回归直线上D、在回归直线上⽅7、下图中“{”所指的距离是A.随机误差项B.残差C.因变量观测值的离差D.因变量估计值的离差8、下⾯哪⼀个必定是错误的9、线性回归模型的OLS估计量是随机变量Y的函数，所以OLS估计量是（）。
A.随机变量B.⾮随机变量C.确定性变量D.常量10、为了对回归模型中的参数进⾏假设检验，必须在古典线性回归模型基本假定之外，再增加以下哪⼀个假定：A.解释变量与随机误差项不相关B.随机误差项服从正态分布C.随机误差项的⽅差为常数D.两个误差项之间不相关D B C B D B B C A BChap41、⽤OLS估计总体回归模型，以下说法不正确的是：2、包含有截距项的⼆元线性回归模型中的回归平⽅和ESS的⾃由度是（）A、nB、n-2C、n-3D、23、对多元线性回归⽅程的显著性检验，，k代表回归模型中待估参数的个数，所⽤的F统计量可表⽰为：4、已知三元线性回归模型估计的残差平⽅和为800，样本容量为24，则随机误差项的⽅差估计量为( )A 、33.33B 、 40C 、 38.09D 、36.365、在多元回归中，调整后的判定系数与判定系数的关系为6、下⾯哪⼀表述是正确的：A.线性回归模型的零均值假设是指B.对模型进⾏⽅程总体显著性检验（即F 检验），检验的零假设是C.相关系数较⼤意味着两个变量存在较强的因果关系D.当随机误差项的⽅差估计量等于零时，说明被解释变量与解释变量之间为函数关系7、在模型的回归分析结果报告中，有F=263489，p=0.000，则表明（）A 、解释变量X1对Y 的影响是显著的B 、解释变量X2对Y 的影响是显著的C 、解释变量X1, X2对的Y 联合影响是显著的D 、解释变量X1, X2对的Y 的影响是均不显著8、关于判定系数，以下说法中错误的是（）A 、判定系数是因变量的总变异中能由回归⽅程解释的⽐例；B 、判定系数的取值范围为0到1；C 、判定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 、判定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。
计量经济学题库(超完整版)及答案.详解
计量经济学题库计算与分析题（每小题10分）1．下表为日本的汇率与汽车出口数量数据，X:年均汇率（日元/美元） Y:汽车出口数量（万辆） 问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。
（2）计算X 与Y 的相关系数。
其中X 129.3＝，Y 554.2＝，2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采用直线回归方程拟和出的模型为ˆ81.72 3.65YX =+ t 值 R 2= F= 解释参数的经济意义。
2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下：i i ˆY =101.4-4.78X 标准差 （） （） n=30 R 2= 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。
回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是iˆY 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。
3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得i i ˆC =150.81Y + t 值 （）（） n=19 R 2= 其中，C ：消费（元） Y ：收入（元）已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。
问：（1）利用t 值检验参数β的显著性（α＝）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。
4．已知估计回归模型得i i ˆY =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝， 求判定系数和相关系数。
5．有如下表数据日本物价上涨率与失业率的关系（1）设横轴是U ，纵轴是P ，画出散点图。
根据图形判断，物价上涨率与失业率之间是什么样的关系拟合什么样的模型比较合适 （2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型： 模型一：16.3219.14P U=-+ 模型二：8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。
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计量经济学题库计算与分析题（每小题10分）1X:年均汇率（日元/美元） Y:汽车出口数量（万辆）问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。
（2）计算X 与Y 的相关系数。
其中X 129.3＝，Y 554.2＝，2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采用直线回归方程拟和出的模型为 ˆ81.72 3.65YX =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99解释参数的经济意义。
2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下：i iˆY =101.4-4.78X 标准差 （45.2） （1.53） n=30 R 2=0.31 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。
回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是iˆY 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。
3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得i i ˆC =150.81Y + t 值 （13.1）（18.7） n=19 R 2=0.81其中，C ：消费（元） Y ：收入（元）已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。
问：（1）利用t 值检验参数β的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。
4．已知估计回归模型得i i ˆY =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝， 求判定系数和相关系数。
5．有如下表数据（1拟合什么样的模型比较合适？ （2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型：模型一：16.3219.14P U=-+ 模型二：8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。
计量经济学计算题试题库
五、简答题： 1.给定一元线性回归模型：t t t X Y μββ++=10 n t ,,2,1Λ=（1）叙述模型的基本假定；（2）写出参数0β和1β的最小二乘估计公式；（3）说明满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质； （4）写出随机扰动项方差的无偏估计公式。
2.对于多元线性计量经济学模型：t kt k t t t X X X Y μββββ+++++=Λ33221 n t ，，，Λ21=（1）该模型的矩阵形式及各矩阵的含义； （2）对应的样本线性回归模型的矩阵形式； （3）模型的最小二乘参数估计量。
6.线性回归模型的基本假设。
违背基本假设的计量经济模型是否可以估计五、简答题：1．答：（1）零均值，同方差，无自相关，解释变量与随机误差项相互独立（或者解释变量为非随机变量）（2）∑∑===nt tnt tt xyx 1211ˆβ，X Y 10ˆˆββ-= （3）线性即，无偏性即，有效性即（4）2ˆ122-=∑=n ent tσ，其中∑∑∑∑∑=====-=-=nt t t n t t n t tn t tn t ty x y x y e 111212211212ˆˆββ2. 答： （1）N XB Y+=；121⨯⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n n Y Y Y Y M)1(212221212111111+⨯⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=k n kn n n k k X X X X X X X X X X ΛMM M M ΛΛ1)1(210⨯+⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=k n B ββββM 121⨯⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n n N μμμM （2）E B X Y+=ˆ； （3）()YX X X B''=-1ˆ。
6．答：（1）随机误差项具有零均值。
即 E(i μ)=0 i=1,2,…n（2）随机误差项具有同方差。
即 Var(i μ)=2μσ i=1,2,…n（3）随机误差项在不同样本点之间是独立的，不存在序列相关。
(完整)计量经济学计算题
1、某农产品试验产量Y (公斤/亩）和施肥量X (公斤/亩)7块地的数据资料汇总如下：∑=255iX ∑=3050i Y∑=71.12172ix∑=429.83712i y ∑=857.3122i i y x后来发现遗漏的第八块地的数据:208=X ，4008=Y 。
要求汇总全部8块地数据后进行以下各项计算，并对计算结果的经济意义和统计意义做简要的解释。
（1)该农产品试验产量对施肥量X(公斤/亩）回归模型Y a bX u =++进行估计； （2）对回归系数（斜率）进行统计假设检验，信度为0.05； （3)估计可决系数并进行统计假设检验，信度为0。
05。
解:首先汇总全部8块地数据：87181X X X i i i i +=∑∑== =255+20 =275 n X X i i ∑==81)8(375.348275==2)7(7127127Xx Xi i i i+=∑∑== =1217.71+7⨯27255⎪⎭⎫⎝⎛=1050728712812X X Xi i i i+=∑∑== =10507+202= 109072)8(8128128XX xi ii i+=∑∑== = 10907-8⨯28275⎪⎭⎫⎝⎛=1453.8887181Y Y Y i i i i +=∑∑===3050+400=3450 25.4318345081)8(===∑=n Y Y i i 2)7(7127127Y y Y i ii i +=∑∑== =8371.429+7⨯273050⎪⎭⎫⎝⎛=1337300 28712812Y YY i ii i +=∑∑== =1337300+4002= 14973002)8(8128128Y Y y i i i i +=∑∑== =1497300 -8⨯(83450）2== 9487。
5 )7()7(71717Y X yx Y X i iii ii +=∑∑== ==3122.857+7⎪⎭⎫ ⎝⎛7255⨯⎪⎭⎫⎝⎛73050=114230 887181Y X YX Y X i ii i ii +=∑∑== =114230+20⨯400 =122230)8()8(81818Y X YX y x i ii i ii -=∑∑== =122230-8⨯34。
计量经济学分析计算题
计量经济学分析计算题（每小题10分）1．下表为日本的汇率与汽车出口数量数据，X:年均汇率（日元/美元） Y:汽车出口数量（万辆） 问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。
（2）计算X 与Y 的相关系数。
其中X 129.3＝，Y 554.2＝，2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采用直线回归方程拟和出的模型为ˆ81.72 3.65YX =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99 解释参数的经济意义。
2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下：i i ˆY =101.4-4.78X 标准差 （45.2） （1.53） n=30 R 2=0.31其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。
回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是i ˆY 而不是i Y ；（3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。
3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得i i ˆC =150.81Y + t 值 （13.1）（18.7） n=19 R 2=0.81 其中，C ：消费（元） Y ：收入（元）已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。
问：（1）利用t 值检验参数β的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。
4．已知估计回归模型得i i ˆY =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝， 求判定系数和相关系数。
5．有如下表数据日本物价上涨率与失业率的关系（1）设横轴是U ，纵轴是P ，画出散点图。
根据图形判断，物价上涨率与失业率之间是什么样的关系？拟合什么样的模型比较合适？ （2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型： 模型一：16.3219.14P U=-+ 模型二：8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。
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计量经济学分析计算题（每小题10分）1．下表为日本的汇率与汽车出口数量数据，X:年均汇率（日元/美元） Y:汽车出口数量（万辆） 问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。
（2）计算X 与Y 的相关系数。
其中X 129.3＝，Y 554.2＝，2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采用直线回归方程拟和出的模型为ˆ81.72 3.65YX =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99 解释参数的经济意义。
2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下：i i ˆY =101.4-4.78X 标准差 （45.2） （1.53） n=30 R 2=0.31其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。
回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是i ˆY 而不是i Y ；（3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。
3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得i i ˆC =150.81Y + t 值 （13.1）（18.7） n=19 R 2=0.81 其中，C ：消费（元） Y ：收入（元）已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。
问：（1）利用t 值检验参数β的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。
4．已知估计回归模型得i i ˆY =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝， 求判定系数和相关系数。
5．有如下表数据日本物价上涨率与失业率的关系（1）设横轴是U ，纵轴是P ，画出散点图。
根据图形判断，物价上涨率与失业率之间是什么样的关系？拟合什么样的模型比较合适？ （2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型： 模型一：16.3219.14P U=-+ 模型二：8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。
7．根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据：XY 146.5＝，X 12.6＝，Y 11.3＝，2X 164.2＝，2Y ＝134.6，试估计Y 对X 的回归直线。
8．下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：总成本Y 与产量X 的数据Y 80 44 51 70 61 X1246118（1）估计这个行业的线性总成本函数：i 01i ˆˆˆY =b +b X （2）01ˆˆb b 和的经济含义是什么？9．有10户家庭的收入（X ，元）和消费（Y ，百元）数据如下表：10户家庭的收入（X ）与消费（Y ）的资料 X 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43 Y7981154810910若建立的消费Y 对收入X 的回归直线的Eviews 输出结果如下：Dependent Variable: Y Variable Coefficient Std. Error X 0.202298 0.023273 C2.1726640.720217R-squared0.904259 S.D. dependent var2.233582 Adjusted R-squared 0.892292 F-statistic75.55898Durbin-Watson stat2.077648Prob(F-statistic) 0.000024（1）说明回归直线的代表性及解释能力。
（2）在95%的置信度下检验参数的显著性。
（0.025(10) 2.2281t =，0.05(10) 1.8125t =，0.025(8) 2.3060t =，0.05(8) 1.8595t =）（3）在95%的置信度下，预测当X ＝45（百元）时，消费（Y ）的置信区间。
（其中29.3x =，2()992.1x x -=∑）10．已知相关系数r ＝0.6，估计标准误差ˆ8σ＝，样本容量n=62。
求：（1）剩余变差；（2）决定系数；（3）总变差。
11．在相关和回归分析中，已知下列资料：222X Y i 1610n=20r=0.9(Y -Y)=2000σσ∑＝，＝，，，。
（1）计算Y 对X 的回归直线的斜率系数。
（2）计算回归变差和剩余变差。
（3）计算估计标准误差。
12．根据对某企业销售额Y 以及相应价格X 的11组观测资料计算：22XY 117849X 519Y 217X 284958Y ＝，＝，＝，＝，＝49046（1）估计销售额对价格的回归直线；（2）当价格为X 1＝10时，求相应的销售额的平均水平，并求此时销售额的价格弹性。
13．假设某国的货币供给量Y 与国民收入X 的历史如系下表。
某国的货币供给量X 与国民收入Y 的历史数据根据以上数据估计货币供给量Y 对国民收入X 的回归方程，利用Eivews 软件输出结果为：Dependent Variable: Y VariableCoeffici entStd. Errort-Statist icProb. X 1.968085 0.135252 14.55127 0.0000 C0.353191 0.562909 0.627440 0.5444 R-squared0.954902 Mean dependent var8.258333Adjusted R-squared 0.950392 S.D. dependent var2.292858 S.E. of regression0.510684 F-statistic211.7394Sum squared resid 2.607979 Prob(F-statistic)0.00000问：（1）写出回归模型的方程形式，并说明回归系数的显著性（0.05α=）。
（2）解释回归系数的含义。
（2）如果希望1997年国民收入达到15，那么应该把货币供给量定在什么水平？ 14．假定有如下的回归结果tt X Y 4795.06911.2ˆ-= 其中，Y 表示美国的咖啡消费量（每天每人消费的杯数），X 表示咖啡的零售价格（单位：美元/杯），t 表示时间。
问：（1）这是一个时间序列回归还是横截面回归？做出回归线。
（2）如何解释截距的意义？它有经济含义吗？如何解释斜率？（3）能否救出真实的总体回归函数？（4）根据需求的价格弹性定义： YX⨯弹性＝斜率，依据上述回归结果，你能救出对咖啡需求的价格弹性吗？如果不能，计算此弹性还需要其他什么信息？ 15．下面数据是依据10组X 和Y 的观察值得到的：1110=∑i Y ，1680=∑i X ，204200=∑i i Y X ，3154002=∑i X ，1333002=∑i Y假定满足所有经典线性回归模型的假设，求0β，1β的估计值；16.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y 、劳动投入L 和资本投入K 的年度数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程：(0.237) (0.083) (0.048)，DW=0.858式下括号中的数字为相应估计量的标准误。
(1)解释回归系数的经济含义； (2)系数的符号符合你的预期吗？为什么？17.某计量经济学家曾用1921~1941年与1945~1950年（1942~1944年战争期间略去）美国国内消费Ｃ和工资收入Ｗ、非工资－非农业收入Ｐ、农业收入Ａ的时间序列资料，利用普通最小二乘法估计得出了以下回归方程：)09.1()66.0()17.0()92.8(121.0452.0059.1133.8ˆA P W Y+++= 37.10795.02==F R式下括号中的数字为相应参数估计量的标准误。
试对该模型进行评析，指出其中存在的问题。
18.计算下面三个自由度调整后的决定系数。
这里，2R 为决定系数，n 为样本数目，k 为解释变量个数。
（1）20.752R n k = =8 =（2）20.353R n k = =9 =（3）20.955R n k = =31 =19.设有模型01122t t t ty b b x b x u =+++，试在下列条件下:①121b b += ②12b b =。
分别求出1b ，2b 的最小二乘估计量。
20．假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数，以便决定是否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者。
你通过整个学年收集数据，得到两个可能的解释性方程：方程A ：3215.10.10.150.125ˆX X X Y +--= 75.02=R 方程B ：4217.35.50.140.123ˆX X X Y -+-= 73.02=R 其中：Y ——某天慢跑者的人数 1X ——该天降雨的英寸数2X ——该天日照的小时数3X ——该天的最高温度（按华氏温度） 4X ——第二天需交学期论文的班级数请回答下列问题：（1）这两个方程你认为哪个更合理些，为什么？ （2）为什么用相同的数据去估计相同变量的系数得到不同的符号？21．假定以校园内食堂每天卖出的盒饭数量作为被解释变量，盒饭价格、气温、附近餐厅的盒饭价格、学校当日的学生数量（单位：千人）作为解释变量，进行回归分析；假设不管是否有假期，食堂都营业。
不幸的是，食堂内的计算机被一次病毒侵犯，所有的存储丢失，无法恢复，你不能说出独立变量分别代表着哪一项！下面是回归结果（括号内为标准差）：ii i i i X X X X Y 43219.561.07.124.286.10ˆ-+++= （2.6） (6.3) (0.61) (5.9) 63.02=R 35=n要求：（1）试判定每项结果对应着哪一个变量？（2）对你的判定结论做出说明。
22.设消费函数为01i i i y b b x u =++，其中i y 为消费支出，i x 为个人可支配收入，i u 为随机误差项，并且22()0,()i i i E u Var u x σ==（其中2σ为常数）。
试回答以下问题：（1）选用适当的变换修正异方差，要求写出变换过程；（2）写出修正异方差后的参数估计量的表达式。
23.检验下列模型是否存在异方差性，列出检验步骤，给出结论。
0112233t t t t t y b b x b x b x u =++++样本共40个，本题假设去掉c=12个样本，假设异方差由1i x 引起，数值小的一组残差平方和为10.46617RSS E =-，数值大的一组平方和为20.3617RSS E =-。
0.05(10,10) 2.98F =24.假设回归模型为：i i y a u =+，其中：2(0,);()0,ii i j u N x E u u i j σ=≠；并且i x 是非随机变量，求模型参数b 的最佳线性无偏估计量及其方差。