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[主观题]
在简单线性回归模型y=β0+β1x+u中，假定E(u)≠0。令α0=E(u)，证明：这个模型总可以改写
在简单线性回归模型y=β0+β1x+u中，假定E（u)≠0。令α0=E（u)，证明：这个模型总可以改写
为另一种形式：斜率与原来相同，但截距和误差有所不同，并且新的误差期望值为零。
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更多“在简单线性回归模型y=β0+β1x+u中，假定E(u)≠0。…”相关的问题
在回归模型y=β0+β1x+ε中，ε反映的是()。
A．由于x的变化引起的y，的线性变化部分
B．由于y的变化引起的x的线性变化部分
C．除x和y的线性关系之外的随机因素对y的影响
D．由于x和y的线性关系对y的影响
利用JTRAIN3.RAW中的数据。
(i)估计简单回归模型re78=β0+β1train+u，并用常用格式报告结论。基于这个回归，1976年和1977年的工作培训看上去对1978年的真实劳动工资有正的影响吗？
(ii)现在使用真实劳动工资的变化cre=re78-re75作为因变量。(由于我们假定1975年之前没有工作培训，所以我们没有必要对train进行差分。也就是说，如果我们定义ctrain=train78-train75，那么，由于train75=0，所以ctrain=train78.)现在，培训的估计影响有多大？讨论它与第(i)部分估计值的比较。
(iii)利用通常的OLS标准误和异方差-稳健标准误求培训效应的95%置信区间，并描述你的结论。
A、Y与lnX是线性的
B、Y与X是非线性的
C、lnY与β1是线性的
D、Y与β1是非线性的
E、lnY与lnX是线性的
下列属于回归模型特性的是（）。
A. 一元线性回归模型是用于分析一个自变量Y与一个因变量X之间线性关系的数学方程
B. 判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越小
C. 在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可
D. 在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是等价的
A.异方差
B.完全多重共线
C.遗漏变量偏差
D.虚拟变量陷阱
在多元线性回归模型中，若自变量xi对因变量y的影响不显著，那么它的回归系数βi的取值()。
A．可能为0
B．可能为1
C．可能小于0
D．可能大于1
(1)如果真实的模型是Yi=β1Xi+μi，但你却拟合了一个带截距项的模型Yi=α0+α1Xi+νi，试评述这一设定误差的后果。
(2)在(1)中，假设真实的模型是带截距项的模型，而你却对过原点的模型进行了普通最小二乘回归。请评述这一模型误设的后果。
