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

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

(x)=x₂或g(x)=log(1+x2) 。定义z_i=g(x_i)定义一个斜率估计量为

(i)在前4个高斯-马尔科夫假定之下，考虑简单回归模型y=β0+β1x+u对某个函数g(x)，比如g(x)=x₂或g(x)=log(1+x₂)。定义z_i=g(x_i)定义一个斜率估计量为

证明β₁是线性无偏的。记住，在你的推导过程中，因为E(ulx)=0，所以你可以把x和z，都看成非随机的。

(ii)增加同方差假定MLR.5，证明

(iii)在高斯-马尔科夫假定下，直接证明是OLS估计量。

在满足假定MLR.1~MLR.4的简单回归中，我们证明了斜率估计量是β的一致估计。

利用[你在使用β₀=E(v)-β₁E(X₁)的同时，还需要使用的一致性和大数定律。

在简单线性回归模型证明：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。

人力资源内部供给预测的方法不包括()。

A．人力资源信息库

B．马尔可夫模型

C．管理人员接替模型

D．回归分析模型

A.人力资源信息库

B.马尔可夫模型

C.管理人员接替模型

D.回归分析模型

A.决策树模型

B.马尔可夫模型

C.回归模型

D.t检验