考虑如下模型它表示一个线性回归模型吗？若否，你能用什么“技巧”使它成为一个线性回归模型？你如

可以从哪些方面进行调整,评分标准为最后输出的预测集上的平均误差, 平均误差越低越好。 经典的线性回归模型主要用来预测一些存在着线性关系的数据集。回归模型可以理解为:存在一个点集,用一条曲线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线,则称为线性回归。如果是一条二次曲线,则被称为二次回归。线性回归是回归模型中最简单的一种。 本教程使用PaddlePaddle建立起一个鲍鱼年龄预测模型。 在线性回归中: （）

线性回归模型的零均值假设是否可以表示为？为什么？

考虑模型：（1)。为了找出此模型是否因为漏掉变量X₃而成为一个误设的模型，你决定用模型（1)给

考虑模型：(1)。为了找出此模型是否因为漏掉变量X₃而成为一个误设的模型，你决定用模型(1)给出的残差仅仅对X₃一个变量做回归(注：在此回归中有一截距项)。然而，拉格朗日乘数(LM)检验要求你用方程(1)的残差兼对X₂和X₃及一常数项做回归。为什么你用的程序很可能是不适当的？

CeDtMetriC模型本质上是一个：（）。

A．VA模型

B．信用评分模型

C．线性回归模型

D．以上都不是

A.因变量

B.自变量

C.相关系数

D.判定系数

A.VaR模型

B.信用评分模型

C.线性回归模型

D.以上都不是

过原点回归。考虑以下过原点回归：

a.你打算怎样估计这些未知数？

b.对这个模型而言会是零吗？为什么？

c.对这个模型会不会有

d.什么时候你会使用这样的模型？

e.你能把你的结果推广到k变量模型吗？

(提示：参照第6章对双变量情形的讨论。)

线性回归模型

Y_i=α+βX_i+μ_i， i=1，2，…，n

的零均值假设是否可以表示为？为什么？

考虑如下解释每月啤酒消费量的线性模型：

写出将它变换成一个具有同方差误差的方程。

法，就是假定δj具有相对简单的形式。具体而言，考虑一个包含四期滞后的模型：

(i)将每个δ_j的公式代入分布滞后模型，并把它写成用γ_h表示的模型，h=0，1，2。

(ii)解释你用来估计γh的回归方程。

(iii)上面的多项式分布滞后模型是一般模型的一个约束形式。它受到了多少个约束？你如何来检验它们？(提示：用F检验。)