1．多元回归分析中为何要使用调整的判定系数。2．多元经典回归模型中，影响偏回归系数βj的最小二乘估计量β^jβ^\x09 j\x09 方差的因素有哪些3．简述高斯一马尔可夫定理及其意义；4．简述多元回归模型的整体显著性检验决策规则。5．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个偏回归系数进行是否为0的t检验。6．对数线性模型的优点有哪些7．什么是回归模型的设定偏误简要说明其后果。
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未调整的判定系数会随着解释变量数量的增加而增加，即使增加的解释变量与被解释变量无关也会造成判定系数增加。
而调整后的判定系数使用了自由度为一个权重因子，及时解释变量增加，如果它与被解释变量无关，则调整后的判定系数不会增加会减少。可以把调整后的判定系数看作模型整体拟合优度的F统计量的一个“姊妹统计量”，它包含的信息其实是相同的。
咨询记录 · 回答于2022-03-19
1．多元回归分析中为何要使用调整的判定系数。2．多元经典回归模型中，影响偏回归系数βj的最小二乘估计量β^jβ^\x09 j\x09 方差的因素有哪些3．简述高斯一马尔可夫定理及其意义；4．简述多元回归模型的整体显著性检验决策规则。5．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个偏回归系数进行是否为0的t检验。6．对数线性模型的优点有哪些7．什么是回归模型的设定偏误简要说明其后果。
未调整的判定系数会随着解释变量数量的增加而增加，即使增加的解释变量与被解释变量无关也会造成判定系数增加。而调整后的判定系数使用了自由度为一个权重因子，及时解释变量增加，如果它与被解释变量无关，则调整后的判定系数不会增加会减少。可以把调整后的判定系数看作模型整体拟合优度的F统计量的一个“姊妹统计量”，它包含的信息其实是相同的。
回归系数的最小二乘估计在一切线性无偏估计中具有最小方差, 但这并不表明在整个线性估计类中是最好的估计. 随着容许性理论的发展, 情况有了变化
高斯-马尔可夫定理是指在误差零均值,同方差,且相关的线性回归模型中,回归系数的最佳线性无偏估计就是最小方差估计。
多元线性回归的显著性检验包含所有自变量与因变量。回归方程的显著性检验，即检验整个回归方程的显著性，或者说评价所有自变量与因变量的线性关系是否密切。
F检验是对整个模型而言的,根据是方差分解;t检验是针对具体的自变量而言的,根据是系数与0来比较是否有差异.
对数线性模型描述的是概率与协变量之间的关系；对数线性模型也用来描述期望频数与协变量之间的关系。
经典回归模型必须包含以下几个经典假设条件：1.模型设定是线性的2.解释变量是确定性变量3.随机误差项的均值是零4.随机误差项同方差5.随机误差项各项之间无序列相关6.解释变量与随机误差项不相关7.随机误差项服从正态分布上述几个假设条件是为了能够进行无偏有效线性的最小二乘法的估计（BLUE),也是为了后面模型检验的顺利进行（例如T test,F test）。如果违背了上述其中之一的假设条件，就不是经典的线性回归模型，这样的模型用OLS来估计往往失效，就得用一些方法进行修正或者用其他方法来估计参数。
6．对数线性模型的优点有哪些？
他的优点就是便于计算与观察。
这是简答题 能不能具体一点
第一他可以便于计算，第二他可以便于观察，第三它有效地解决的综合问题。
名词解释 调整的判定系数
判定系数（coefficient of determination），也叫可决系数或决定系数，是指在线性回归中，回归平方和与总离差平方和之比值，其数值等于相关系数的平方。它是对估计的回归方程拟合优度的度量。为说明它的含义，需要对因变量y取值的变差进行研究。
1.设定某商品的需求模型为
Y=Bo+B1 81+B282+8383+B4X4+1
其中，Y=商品销售量，81=居民可支配收入，叉二-该商品的价格指数，叉s=该商品的社会
拥有量，了=其它商品价格指数。搜集到10个年份的年度数据，得到如下两个样本回归模
型:
模型1：了=-12.76+0.1048,-0.188.8,+0.319X.
(6.52) (0.01)
(0.07)
(0.12)
R2=0.997
榄型2：了=-13.53+0.0978，-0.1998，+0.015X3 +0.34X,
(7.5)
(0.03) (0.09)
(0.05)
(0.15)
R’=0.998
模型式下括号中的数字为相应回归系数估计量的标准误。
试对所给出的两个模型进行检验，并选择出一个合适的模型。[a =0.05,t0.05(5)=2.57，
10.025(6)=2.45；Fo.0$(3,6)=4.76， Fo.05（4,5)=5.19] （计算结果保留二位小数）
用第1种模型哦。
怎么算呐
代入数据直接计算就可以了哦。
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