计量经济学导论智慧树知到答案章节测试2023年对外经济贸易大学

第一章测试

1.计量经济学研究中，不需要用到：

A:医学

B:数学

C:统计学

D:经济学

答案:A

2.一对—有因果影响？

A:收入，失业率

B:收入，消费

C:年龄，智商

D:身高，健康

答案:B

3.下列那些指标可用于描述两个变量之间的关系？

A:方差

B:协方差

C:均值

D:中位数

答案:B

4.下列哪条不是横截面数据的特征？

A:在横截面数据分析中，观察值的顺序并不重要

B:每一条观察值都是一个不同的个体，可视为独立样本

C:横截面数据常见的计量问题是异方差

D:横截面数据往往来自于宏观经济调查

答案:D

5.研究金砖四国2001-2019年的GDP增长率需要用到下列哪种数据？

A:时间序列数据

B:面板数据

C:横截面数据

D:混合截面数据

答案:B

6.在经济学的分析中，因果关系只能通过实验数据来估计。

A:对

B:错

答案:B

7.时间序列数据又被称为纵向数据。

A:对

B:错

答案:B

8.建立计量经济学模型时，只需考虑我们感兴趣的变量。

A:错

B:对

答案:A

9.相关系数只能描述两个变量之间的线性关系。

A:错

B:对

答案:B

10.建立预测模型不需要严格的因果关系。

A:对

B:错

答案:A

第二章测试

1.在简单回归模型中，u一般用来表示

A:变量

B:误差项

C:残差项

D:系数

答案:B

2.OLS估计量是通过（）推导的：

A:将对应Xi的最小值的Yi与对应Xi的最大值的Yi相连

B:最小化残差绝对值之和

C:最小化残差的平方之和

D:最小化残差之却

答案:C

3.将因变量的值扩大10,将自变量的值同时扩大100,则：

A:OLS估计量的方差不变

B:斜率的估计值不变

C:截矩的估计值不变

D:回归的RA2不变

答案:D

4.在一个带截矩项的一元线性模型中，下列哪条OLS的代数性质不成立?

A:解释变量与残差之间的样本协方差为零

B:回归线总是经过样本均值0

C:误差项的均值为0

D:残差项的和为0

答案:C

5.估计量具有抽样分布的原因是：

A:在现实数据中你往往会重复得到多组样本

B:在给定X的情况下，误差项的不同实现会导致Y的取值有所不同

C:经济数据是不精确的

D:不同的人可能芍不同的估计结果

答案:B

6.误差项的异方差会影响OLS估计量的

A:线性性

B:最优性

C:无偏性

DL•致性

答案:B

7.回归模型不可以用OLS估计，因为它是一个非线性模型。

A:对

B:错

答案:B

8.过原点的回归模型中，残差项之和也一定等于0。

A:对

B:错

答案:B

9.拟合优度没有单位。

A:错

B:对

答案:B

第三章测试

1.在回归方程中，如果斜率系数的&统计量为-4.38,则它的标准误是()?

A:1.96

B:4.38

C:-1.96

D:0.52

答案:D

2.在假设检验中，如果得到一个很小的p-值(比如小于5%),则

A:说明t统计量小于1.96;

B:该结果不利于原假设；

C:该结果出现的概率大约为5%。

D:该结果有利于原假设；

答案:B

3.如果一个假设在5%的显著水平下不能被拒绝，则它

A:在10%的显著水平下一定被拒绝；

B:在10%的显著水平下一定不会被拒绝；

C:在1%的显著水平下一定不会被拒绝

D:在1%的显著水平下可能被拒绝；

答案:C

4.下列哪个现象会使得通常的OLS中t统计量无效？

A:误差项没有正态分布，但是数据满足中心极限定理要求；

B:X有异常值；

C：异方差；

D:回归方届没有常数项；

答案:C

5.在一个普通商品的需求函数中，需求数量是商品价格的线性函数。在进行价

格的显著性检验时，你应该：

A:对斜率项进行双侧检验；

B:对斜率项进行单侧检验。

C:对截矩项进行双侧检验；

D:对截矩项进行单侧检验；

答案:B

6.计量经济学里，显著性包括经济显著性和统计显著性两个维度。

A:错

B:对

答案:B

7.对于单侧和双侧的备择假设，t统计量的构造是相同的。

A:错

B:对

答案:B

8.当经典线性回归模型去掉误差服从正态分布的假设时，仍然可以使用最小二

乘法来估计未知参数，但是这时检验某个参数是否等于0的统计量不再服

从t分布。

A:错

B:对

答案:A

9.如果一个解释变量的系数不能拒绝的原假设，该变量应当从模型里删除。

A:错

B:对

答案:A

10.当t分布的自由度很大时，t分布可以由正态分布近似。

A:对

B:错

答案:A

第四章测试

1.下表是使用加州学区数据获得描述统计量和一元回归分析的结果：从表中可

以看出，这个样本有（）个观测值；

A:14

B:420

C:400

答案:B

2.下表是使用加州学区数据获得描述统计量和一元回归分析的结果：变量str

的样本均值为（）

A:67.44

B:19.26

C:18.58

D:19.64

答案:D

3.下表是使用加州学区数据获得描述统计量和一元回归分析的结果：最小的一

个班生师比为（）

A:16

B:14

C:18

D:12

答案:B

4.选项r可用于控制异方差性。

A:对

B：错

答案:A

5.R2很小意味着解释变量不显著。

A:对

B:错

答案:B

第五章测试

1.如果因为遗漏变量导致假设条件E（ui|Xi）=O不成立，则：

A:OLS估计量不一致

B:残差的和不为0

C:加权最小二乘是BLUE的

D:残差与解释变量乘积的和不为0

答案:A

2.对于一个二元线性回归模型，这里的是一个.

A:斜率参数

B:截距项

C:因变量

D:自变曷

答案:A

3.在一个有截距项的回归模型估计结果中，已知总的离差平方和SST=49,归

直线所能解释的离差平方和SSE=35,那么可知残差平方和SSR等于：

A:10

B:14

C:12

D:18

答案:B

4.在一个二元线性回归模型中，XI和X2都是因变量的影响因素工先用Y仅

对XI回归，发现没有相关性。接着用Y对XI和X2回归，发现斜率系数

有较大变化，这说明第一个模型中存在：

A:虚拟变量陷阱

B:异方差

C:完全多重共线

D:遗漏变量偏差

答案:D

5.不完全多重共线时：

A:即使是n>100时，OLS估计量仍然是有偏的

B:两个或以上的解释变量高度共线

C:误差项是高度相关的，但不是完全共线的

D:OLS估计量无法计算

答案:B

6.调整的，即的计算公式为：

A:

B:

C:

D:

答案:C

7.模型有7个自变量，现有20个观测值，那么此时回归模型的自由度是：

A:17

B:12

C:13

D：7

答案:B

8.多元线性回归模型中的“线性”指的是对参数是线性的。

A:对

B:错

答案:A

9.当多元模型中加入一个新的自变量，新得到的会减小

A:错

B:对

答案:A

10.两个回归用的是不同的数据集，即使其中一个模型用了更少的自变量，我们

仍然能用来比较两个模型。

A:对

8:错

答案:B

第六章测试

1.多元回归模型单个系数的假设检验，我们构造的检验统计量服从:

A:F统计量

B:t统计量

C:卡方统计量

D:残差平方和

答案:B

2.假设检验的显著性水平是：

A:当原假设为真时，我们能拒绝它的最小概率

B:当原假设不为真时，我们拒绝它的概率

C:当原假设为真时，我们拒绝它的概率

D:当原假设不为真时，我们能拒绝它的最小概率

答案:C

3.对于单个约束而言，F统计量：

A:临界值为1.96

B:是t统计量的平方

C:是负的

D:是t统计量的平方根

答案:B

4.整体显著性的F统计量是检验：

A:目标解释变量的斜率系数为0,其他的不为0

B:所有斜率系数和截距为0

C:所有斜率系数为0

D:截距项及部分斜率系数为0

答案:C

5.同方差下的F统计量可以用如下公式计算：

A:

B:

C:

D:

答案:A

6.同方差下的F统计量和异方差下的F统计量通常是：

A:不同的

B:线性相关的

C:异方差下的F统计量通常是同方差下的F统计量的1.96倍

D:相同的

答案:A

7.以下哪组原假设不能采用F检验：

A：P2=1且03=P4/P5.

B:p2=0.

C：p0=pi且01=0.

D:pl+p2=lfip3=-2p4.

答案:A

8.检验一个包含两个约束条件的原假设，其中无约束的R2和有约束的R2分

别为0.4366和04149。总的观测值为420个，则F统计量为：

A:4.61

B:7.71

C:10.34

D:8.01

答案:D

9.多元回归模型中，OLS估计量是一致估计量的充分条件是：

A:自变量和随机误差项完全相关

B:样本量小于模型中的参数个数

C:因变量和随机误差项不相关

D:自变量和随机误差项不相关

答案:D

10.如果和是回归模型中未知参数的估计量，那么可得

A:错

B:对

答案:A

第七章测试

1.请问下列哪一个不能化为参数线性的回归模型：

A:

B:

C:

D:

答案:D

2.一元对数线性模型的形式为：

A:

B:

C:

D:

答案:A

3.在模型中，参数口勺含义是：

A:自变量每变化一个单位，因变量的均值变化

B:自变量每增加一个单位，因变量的均值成比例变化100%

C:自变量每增加1%,因变量的均值变化0.01

D:自变量每增加1%,因变量的均值成比例变化100%

答案:C

4.据回归结果=607.3+3.85Income-0.0423Income2,当收入值为多少时考试

成绩能取到最大值：

A:91.02

B:45.50

C:607.3

D:无法计算

答案:B

5.非线性模型中，当其他自变量保持不变，XI变化4X1,因变量的期望值的

变化量为：

A:AY=f(Xl+XI,X2,...,XkJ-f(Xl,X2,...Xk).

B:AY=f(Xl+△XI,X2,...,Xk)-f(Xl,X2,...Xk).

C:AY=f(Xl+△XI,X2+△X2,...,Xk+△Xk)-f(Xl,X2,...Xk).

D:AY=f(Xl+Xl,X2,...Xk).

答案:B

6.根据回归结果=686.3-1.12STR-0.67PctEL+0.0012(STRxPctEL),当

PCTEL保持不变，STR增加一个单位会使得平均考试成绩变化：

A:686.3-1.12PctEL

B:-1.12+0.0012PctEL

C:-1.12-0.67PctEL

D:-0.67PctEL+0.0012PctEL

答案:B

7.为了判断模型是线性回归模型还是r阶的多项式回归模型，我们可以：

A:用F统计量检验多项式回归中的(r-1)个高阶次项前面的系数是否全都为0

B:比较两个回归模型的TSS

C:看多项式回归的R2是否大于线性回归模型的R2

D:比较两个模型的残差平方和

答案:A

8.根据回归结果二557.8+36.42In(Income).收入增加1%使得平均成绩增加：

A:36.42分

B:557.8分

C:无法计算

D:0.36分

答案:D

9.回归结果是内部有效的，指的是：

A:有关因果效应的统计推断对研究总体是正湎的

B:从研究总体及其环境中得到的相关推断和结论可推广到其他总体及其环境

中

C：参数的真实值被包含于置信区间内

D:所有的假设检验都是显著的

答案:A

10.模型ln(Yi)=0O+011n(Xi)+ui,01表示：

A:Y关于X的弹性

B:X变化一个单位时，Y的均值变化

C:X对Y的边际效应

D:Y关于X的半弹性

答案:A

第八章测试

1.下述模型使用个人的收入和教育水平来解释个人的储蓄：其中变量Edu是

一个二元变量，如果是受过高等教育的个体，Edu=l,否则Edu=0。请问该

研究中，基准组是：

A:受过高等教育的群体

B:低收入群体

C:未受过高等教育的群体

D:高收入群体

答案:C

2.下述模型使用个人的收入和教育水平来解释个人的储蓄：其中变量Edu是

一个二元变量，如果是受过高等教育的个体，Edu=l,否则Edu=0。如果〉

0,我们把该系数解释为：

A:收入水平较高的群体储蓄更高

B:收入水平较低的群体储蓄更高

C:给定收入水平，受过高等教育的群体的平沟储蓄比没受过高等教育的群体

高个单位

D:给定收入水平，没受过高等教育的群体的平均储蓄比受过高等教育的群体

高个单位

答案:C

3.假设你要研究性别对个人收入的影响，于是你选择个人年收入为因变量，解

释变量包括二元变量Male(当个体性别为男时取值1,否则为0)、二元变

量Female(当个体性别为女时取值1,否则为0)以及常数项。因为女性的

收入平均来说往往低于男性，因此，你预计的回归结果是：

A:Male系数为负，Female系数为正

B:回归系数无法估计，因为存在完全多重共线性

C:Male和Female的系数数值相等

D:Male系数为正，Female系数为负

答案:B

4.下列涉及虚拟变量的回归方程，哪个形式是不对的？

A:

B:

C:

D:

答案:A

5.在一个带虚拟变量和连续变量交互项的回归方程中，，要检验两个组别的回

归是否相同，你需要：

A:

B:

C:

D:

答案:A

6.虚拟变量陷阱是一种特殊的完全多重共线性。

A:错

B:对

答案:B

7.拒绝邹氏检验的原假设意味着两个组别之间存在差异。

A:错

B:对

答案:B

8.在进行项目评价或估计处理效应时，只要使用了双重差分，模型中不再需要

控制其他因素的影响。

A:对

B:错

答案:B

第九章测试

1.在简单回归模型中，如果X和u相关，则

A:OLS估计量仅在样本时有偏的

B:X是外生的

C:OLS和2SLS的估计结果完全

D:OLS估计量是不一致的

答案:D

2.下列哪个情形不会导致简单回归模型中X和u相关？

A:遗漏变量

B:测量误差

C:异方差

D:联立因果关系

答案:C

3.在一个完全竞争的市场中，市场均衡是由需求和供给决定的，如果使用商品

数量-商品价格的数对来做回归：

A:需求函数和供给函数都无法估计

B:可以估计出需求函数

C:可以估计出供给函数

D:可以跟据回归结果计算出供给的价格弹性

答案:A

4.一个有效的工具变量应满足如下两个条件

A:corr(Zi,Xi)，0andcorr(Zi,ui)H0

B:corr(Zi,Xi)=0andcorr(Zi,ui)=0.

C:corr(Zi,Xi)t0andcorr(Zi,ui)=0

D:corr(Zi,Xi)=0andcorr(Zi,ui)H0

答案:C

5.在简单回归模型中，如果X是内生变量，Z是一个合格的工具变量，则的计

算公式可表述为：

A:

B:

C:

D:

答案:D

6,弱工具变量造成的主要问题是：

A:第一阶段无法计算内生变量的拟合值

B:工具变量不再具有外生性

C:TSLS估计量不再具有正态分布

D:TSLS估计量的值无法计算

答案:C

7.模型结构式必须基于经济理论来构造。

A:错

B:对

答案:B

8.两阶段最小二乘估计量与OLS估计量相比的优点是更有效率

A:对

B:错

答案:B

9.如果我们只在乎一致性，则工具变量回归一定比OLS回归要好。

A:对

B:错

答案:B

10.只有在过度识别的情况下，才能进行工具变量的外生性假设检验

A:对

B:错

答案:A

第十章测试

1.下面哪个说法可以很好的描述ARMA(1,4)的统计特点？

A:acf和pacf都是4步截尾

B:拖尾的acf和pacf

C:拖尾的acf,4步截尾的pacf

D：拖尾的pacf,4步截尾的acf

答案:B

2.假设数据满足AR(2)模型：，那么对变量进夕亍前向100步预测，最接近的

估计值是？

A:-0.53

B:0.75

C:-0.2

D:0.7

答案:A

3.卜闻是几个模型,写出不满足平稳条件模型的标号：

A:Yt=0.75et-1-0.125et-2+et

B:Yt=0.1+0.5Yt-1+et

C:Yt=0.44Yt-l+et

D:Yt=0.4Yt-H-0.6Yt-2+et

答案:D

4.假设yt=0.4+et+0.5et-1-0.3et-2,yt的无条件均值等于？

A:0.4

B:0.8

C：0.3

D:0.5

答案:A

5.用一个长度为121的平稳时间序列计算得到样本偏自相关系数：，，和。

只基于这些信息，我们会为该序列试探性地设定什么样的模型？

A:AR(2)模型

B:AR(1)模型

C:MA(2)模型

D:MA(1)模型

答案:A

6.Yt=0.1+0.4et-l-0.2et-2+et,Yt的自相关系数最小值等于：

A:0

B:2/6

C:0.4

D:-l/6

答案:D

7.考虑下面的ARMA(1,1)模型：yt=0.1+0.7yt-l+0.2et-l+et对yt的最优一

步预测是(i.e.对时刻t假设前包括期的数据已知)其中et-1=0.01;yt-

1=0.12;

A:0.1

B:0.084

C:0.186

D:0.086

答案:C

8.预测误差大小惩罚力度最大的指标是

A:MAE

B:MSE

C:符号正确预测百分率

D:无法确定知道

答案:B

9.白噪声过程是不相关平稳随机过程。

A:对

B:错

答案:A

10.AIC准则有较强的一致性，确定的阶数随着样本容量的增加收敛到真实滞后

长度上去。

A:错

B:对

答案:A

第十一章测试

1.TARCH与ARCH模型相比，优点是：

A:对参数没有非负的要求

B:参数个数少

C:可以检验波动是否存在非对称性

D:可以检验是否存在风险溢价

答案:C

2.下面模型对条件方差的2步预测等于？，其中=0.04产0.2

A:0.08

B:0.04

C:0.02

D:0.06

答案:A

3.关于下面的TGARCH模型，哪个说法是错误的?其中=1if<0=0,其他

A:al+b统计上显著小于g,如果存在非对称性

B:该模型可以用来描述波动率聚类性

C:g在统计上显著如果存在非对称特征

D:al,b,al+g应该非负

答案:A

4.如果扰动项的平方服从ARMA(2,3)模型，那么对应的GARCH模型是：

A;GARCII(3,2)

B:GARCH(3,3)

C:GARCH(2,3)

D:GARCH(2,2)

答案:B

5.ARCH-LM检验使用的回归模型是：

A:

B:

C:

D:

答案:C

6,对收益率建立AR(3)-EGARCH(1,1)模型，可以用来在如下应用，除了：

A:检验收益率是否可预测

B:收益率的波动率对好消息和坏消息的响应是否对称

C:风险溢价的大小

D:计算收益率的风险程度

答案:C

7.假设ARCH-LM检验q=4,那么统计量服从的分布是？

A:c2(4)

B:c2(l)

C:c2(5)

D:无法确定

答案:A

8.某随机过程Yt无条件均值等于0,无条件方差是常数，条件均值等于0,

条件方差随时间变化，该随机过程可能是：

A:

B:

C:

D:

答案:A

9.波动率聚类性表现在收益率的平方存在强自相关，收益率不相关或弱相关。

A:错

B:对

答案:B

10.GARCHQ1)模型与ARCH(10)模型相比，优点是参数个数较少

A:错

B:对

答案:B

第十二章测试

1.ADF单位根检验与DF单位根检验比较，错误的说法是？

A:检验的势都比较低

B:回归方程相同

C:检验使用的统计量相同

D:统计量的临界值相同

答案:B

2.关于趋势平稳随机过程正确的说法是：

A:均值一定随时间变化

B:具有随机趋势

C:通过差分平稳化

D:方差是时间t的函数

答案:A

3.下面是对几个时间序列做单位根检验的结果哪个序列是1(1)的？水平变量

单位根检验临界值5%:-3.41差分后临界值5%:-2.86

A:对水平变量的单位根检验差分一次以后的单位根检验-5.9-11.76

B:对水平变量的单位根检验差分一次以后的单位根检验1.23-0.5

C:对水平变量的单位根检验差分一次以后的单位根检验-1.21-7.56

D:对水平变量的单位根检验差分一次以后的单位根检验-0.98-1.17

答案:C

4.模型如下假设t期扰动项改变一个单位，t+2期的改变量是？

A:1

B:0.36

C:0

D:0.6

答案:B

5.模型如下：那么的均值和方差的特点是：

A:均值随时间的变化而变化，方差也随时间的变化而变化

B:均值不随时间变化，方差随时间的变化而变化

C:均值随时间的变化而变化，方差不变

D:均值不随时间变化，方差也不随时间变化

答案:A

6.关于协整说法错误的是？

A:如果存在协整关系，各变量的随机趋势一定不独立

B:如果存在协整关系，协整向量不唯一

C:有n个非平稳序列，则最多有n个线性独立的协整向量

D:如果存在协整关系，说明变量见存在长期均衡关系

答案:C

7.考虑下面的误差修正模型模型，错误的说法是：

A:b2被称为调整速度参数述的是回到均衡水平的调整速度

B:使用OLS法估计未知参数是有效的，但是假设检验是无效的

C:g是x与y的长期均衡关系

D:bl描述的是x的变化与v的变化之间短用关系

答案:B

8.假设1(1),1(1),1(0),1(1),哪几组变量不可能存在协整关系？把标号写在括

号中

A:与

B:与

C:与

D:,和

答案:B

9.如果两个变量存在协整关系，那么回归方程不再是伪回归。

A:对

B:错

答案:A

10.如果序列｛｝和。单整阶数不同，那么两个变量间建立回归模型没有任何意义。

A:错

B:对

答案:B

第十三章测试

1.以下哪个数据是面板数据？

A:暮木警官2015年的体重

B:少年侦探团所有成员2012-2015年每年体检的身高

C:少年侦探团所有成员2012-2015年每年期末考试成绩的平均值

D:光明小学2年B班所有学生的身高

答案:B

2.面板数据可以解决以卜.哪个问题？

A:误差项中存在的异方差带来的问题

B:双向因果关系带来的内生性问题

C:不随时间变化的个体固定效应带来的内生性问题

D:控制变量中存在的多重共线性问题

答案:C

3.面板数据相对于截面数据最主要的优势是？

A:可以分析跨时期但是不跨个体的影响

B:提供了更多的观察值

C:可以控制一些无法观测的遗漏变量的影响

D:可以分析既跨时期乂跨个体的影响

答案:C

4.关于面板数据估计方法，以下哪个说法是正确的？

A:无需处理自相关问题

B:无需处理异方差问题

C:中心化的方法和加入（n-1）个二值变量的固定效应回归会得到相同的结

果

D:中心化的方法只能应用于平衡面板

答案:C

5.在只有两期的面板数据中：

A:两期做差的方法是最好的

B:其余三个方法是一样好的

C:加入(n-2)个二值变量的方法是最好的

D:中心化方法是最好的

答案:B

6.关于时间固定效应，以下说法正确的是：

A:如果面板数据T比较小，时间效应基本不需要考虑

B:时间和个体固定效应可以同时加入模型中

C:时间固定效应在大部分应用问题中都不需要考虑

D:时间效应如果遗漏，估计量还依然是一•致的

答案:B

7.个体固定效应中的个体：

A:其余选项都正确

B:是公司

C:是个体

D:是地区

答案:A

8.如果固定效应估计与OLS估计存在较大差异，说明：

A:固定效应模型参数过多

B:OLS估计存在遗漏变量偏差

C:OLS估计没有采用HAC标准误

D:固定效应模型没有正确处理异方差问题

答案:B

9.面板数据中，

A:一般不关注不随时间变化的变量前的系数估计值

B:一般非常关注时间固定效应的估计值

C:一般非常关注个体固定效应的估计值

D:一般不关注连续变量前的系数估计值

答案:A

10.面板数据回归中，变量只随个体变化并且不可观测，如果该变量和其他自变

量存在相关性，意味着应该使用随机效应模型。

A:对

B:错

答案:B

第十四章测试

1.用Logit模型估计得某一组变量作用结果如下：(其中F为logistic分布的累

积分布函数，X为连续变量，Z为二值变量)对于该模型结果中X的系数解

释正确的是

A:在Z=0的情况下，初始值为0的X增加一个单位，Y=1的概率降低F(-

0.22)-F(-0.55)

B:X每增加一个亘位，Y=1的概率降低33%

C:在Z=0的情况下，X每增加一个单位，丫二1的概率降低33%

D:在Z=0的情况下，X每增加一个单位，Y=1的概率降低F（-0.33）

答案:A

2.用Logit模型估计得某一组变量作用结果如「卜丁（其中F为logistic分布的累

积分布函数，X为连续变量，Z为二值变量）X对Y取1概率的影响程度显

著依赖于Z吗？

A:在1%显著性水平下显著依赖

B:在5%显著性水平下依赖不显著

C:在1%显著性水平下依赖不显著

D:在5%显著性水平下显著依赖

答案:D

3.用Logit模型估计得某一组变量作用结果如下：（其中F为logistic分布的累

积分布函数，X为连续变量，Z为二值变量）若Z=l,当X从0.3上升到0.4

时，Y=1的概率预测值变化为：

A:降低2.1%

B:增加0.5%

C:增加2.1%

D:降低0.5%

答案:D

4.对于线性概率模型，唯一解释变量X的系数估计值为0.5,这意味着

A:X每增加1个单位，因变量的预测取值增加0.5

B:X取1时，因变量取1的概率预测值为0.5

C:X每增加1个单位，因变量取1的概率预测值增加0.5

D:X取1时，因变量的取值为0.5

答案:C

5.关于线性概率模型，正确的是

A:线性概率模型预测出的概率总是合理的

B:线性概率模型和多元回归模型的估计方法不一致

C:线性概率模型-定是异方差的

D:线性概率模型的拟合好坏程度由Rq决定

答案: