在完成了构造与评价一个回归模型后，我们可以（）。

A.估计未来所需样本的容量

B.计算相关系数和判定系数

C.以给定的自变量的值估计因变量的值

D.以给定的因变量的值估计自变量的值

A.估计未来所需样本的容量

B.计算相关系数与判定系数

C.以给定的因变量的值估计自变量的值

D.以给定的自变量的值估计因变量的值

E.估计未来所需样本的容量和相关系数

在建立与评价了一个回归模型以后，我们可以：()

A估计未来所需要样本的容量;

B计算相关系数与判定系数;

C以给定因变量的值估计自变量的值;

D以给定自变量的值估计因变量的值。

在简单回归模型（5.16)中，我们在前4个高斯-马尔可夫假定下证明了形如式（5.17)的估计量是斜率β的

一致估计量。给定这样一个估计量，定义β₀的一个估计量为

证明。

有一个企业的股票在从1990年末到1994年末的四年时间内得到的总回报。有效市场假设认为，这些回报不应该与1990年知道的信息存在系统相关性。如果在期初知道的企业特征有助于预测股票回报，那我们在选择股票时就能用到这个信息。对于1990年，令dkr表示企业的债务-资本比率，eps表示每股收益，netinc表示净收入，而salary则表示CEO的总报酬。

(i)使用RETURN.RAW中的数据，估计了如下方程：

检验这些解释变量在5%的显著性水平上是否联合显著。存在个别显著的解释变量吗？

(ii)现在使用netinc和salary的对数形式重新估计这个模型

第(i)部分的结论有没有什么变化？

(iii)在第(ii)部分中，我们为什么不用dks和eps的对数？

(iv)总的看来，股票回报可预测性的证据是强还是弱？

下表给出了某工厂产品的生产批量与单位成本（单位：元)的数据，从散点图可以明显地发现，生产批量

在500以内时，单位成本对生产批量服从一种线性关系，生产批量超过500时服从另一种线性关系，此时单位成本明显下降，希望你构造一个合适的回归模型全面地描述生产批量与单位成本的关系。

系统开发之前，针对性能、（57）、安全性和可修改性等质量属性进行评价和折中。ATAM可以分为4个主要的活动阶段，包括需求收集、（58）描述、属性模型构造和分析、架构决策与折中，整个评估过程强调以（59）作为架构评估的核心概念。 某软件公司采用ATAM进行软件架构评估，在评估过程中识别出了多个关于质量属性的描述。其中，“系统在进行文件保存操作时，应该与Windows系统的操作方式保持一致，主要与（60）质量属性相关：“系统应该提供一个开放的API接口，支持远程对系统的行为进行控制与调试，主要与（61）质量属性相关。在识别出上述描述后，通常采用（62）对质量属性的描述进行刻画与排序。在评估过程中，（63）是一个会影响多个质量属性的架构设计决策。

A.可测试性

B.可移植性

C.可用性

D.易用性

A.无意义

B.与t检验的结论相同

C.与t检验的结论不同

D.与可决系数的结论不同

在简单回归模型教材(5.16)中，我们在前4个高斯-马尔科夫假定下证明了，形如教材(5.17)的估计量是斜率β1的一致估计量。给定这样一个估计量，定义β₁，的一个估计量为。

证明plimβ₀=β₀