问答题讨论样本容量n与自变量个数p的关系，他们对模型的参数估计有何影响？

如果有3个不同的实体集,它们之间存在着一个M:N:P联系,那么根据ER模型转换成关系模型的规则,这个ER结构转换成的关系模式个数为() A.3B.4C.5D.6

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回归分析中的误差项表明（）。A．自变量对因变量的影响B．自变量中被忽略的因素对因变量的影响C．变量观测值的观测误差的影响D．模型关系的设定误差的影响E．其他随机因素的影响

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在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是（k为解释变量个数）：（）A.nk+1B.nk+1C.n30或n3（k+1）D.n30

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设为回归模型中的解释变量的数目（不包括截距项），则要使含有截距项的模型能够得出参数估计量，所要求的最小样本容量为（）A.nk+1B.nk+1C.n30D.n3（k+1）

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设K为回归模型中的参数个数（包括截距项），n为样本容量，ESS为残差平方和，RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为（）。A.AB.BC.CD.D

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参数估计所需的样本容量取决于()A、总体方差B、容许误差C、样本个数D、置信度E、抽样方法

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设有n元关系R及m元关系S，它们分别有p、q个元组，则关系R与S经笛卡尔积记为R×S，该关系是一个n+m元关系，那么其元组个数是( )。A．n*mB．n+mC．p+qD．p*q

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对于多元回归模型来说，为了满足模型估计的基本要求，对样本容量的要求是不少于模型中解释变量个数的3倍。（）

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设k为回归模型中的解释变量的个数，n为样本容量，RSS为残差平方和，ESS为回归平方和。则对其总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为（）。

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设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用的F统计量可表示为（）

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在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是（k为解释变量个数）：（）A.n≥k+1B.n＜k+1C.n≥30或n≥3（k+1）D.n≥30

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调整的R( )。Ⅰ.可剔除变量个数对拟合优度的影响Ⅱ的值永远小于RⅢ.同时考虑了样本量与自变量的个数的影响Ⅳ.当n接近于k时，近似于R A、Ⅰ.Ⅱ.ⅣB、Ⅰ.Ⅲ.ⅣC、Ⅱ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ

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设为回归模型中的解释变量的数目（不包括截距项），则要使含有截距项的模型能够得出参数估计量，所要求的最小样本容量为（）A、n≥k+1B、n≤k+1C、n≥30D、n≥3（k+1）

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对于p阶时间序列自回归模型来说，可用于估计其模型参数的有效样本容量为（）A、nB、pC、n-pD、n+p

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当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（）。A、参数估计量非有效B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、参数估计量的方差被低估E、参数估计量的方差被高估

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样本容量n指一个总体中变量的个数。

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通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。

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用样本容量为n的数据，对含有k个实解释变量的多元线性回归模型进行参数估计，得到的残差平方和的自由度是（）。A、kB、n-k-1C、n-1

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在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是（k为解释变量个数）：（）A、n≥k+1B、nk+1C、n≥30或n≥3（k+1）D、n≥30

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螺纹的导程和螺距有何区别？螺纹的导程S和螺距P与螺纹线数n有何关系？

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利用因果关系模型进行预测是因为（）A、时间序列预测模型的预测精度不如因果关系预测模型B、在对需求影响因素较多的情况下适合利用因果关系预测模型C、自变量的变化存在周期成分D、存在某种对需求确有较大影响的因素

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KH、n、p之间的关系及对煅烧的影响？

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多选题参数估计所需的样本容量取决于（）A总体方差B容许误差C样本个数D置信度E抽样方法

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问答题建立自变量与因变量的回归模型，是否意味着他们之间存在因果关系？为什么？

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单选题调整的R2（　　）。Ⅰ．可剔除变量个数对拟合优度的影响Ⅱ．R(＿)2的值永远小于R2Ⅲ．同时考虑了样本量与自变量的个数的影响Ⅳ．当n接近于k时，R(＿)2近似于R2AⅠ、ⅢBⅡ、ⅣCⅠ、Ⅱ、ⅢDⅠ、Ⅲ、Ⅳ