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你好，麻烦可以看下下载资料这里，数量经典题第75页这里表一，这里不是给了Y值的标准误了0.0009 ，为什么还要用这么复杂公式去计算呢，见上传图片

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你好，0.0009是SEE，也就是残差的标准误，它不是y的标准误。计算的sf是因变量预测值的标准误，它和SEE，自变量的预测值以及样本数量相关。这个公式不需要背诵，考纲不要求，考试如果需要用的的话sf的数值会直接给出的。从概念上掌握sf和SEE同向变动，以及样本数量非常大的时候sf接近于SEE即可。

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你好，经典题，第105页，关于，单位检测，拒绝域不知道怎么判断，这题B和C，关键值是+-1.96，现在求出来t检验统计量是-3.22，单尾不知道怎么判断，

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你好，还有这题statement2关于遗落变量，但是这个遗落变量和现在有的变量有线性关系了，则例如a1就可以用a0来解释了，那这样a1遗落应该对整个方程没有影响吧？

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你好，经典题P105，单尾的判断和双尾的判断原则一样，都是t统计量的绝对值大于(正)关键值，则拒绝原假设。t统计量的绝对值是3.22大于关键值1.96，所以拒绝原假设。

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关于遗漏变量这题，模型存在遗漏变量肯定是要把遗漏变量加回原方程中去的，因为模型中少了个自变量，所以当前模型的一致性以及参数的估计都是有偏的。 这里比较迷惑性的是加了“遗漏变量和已有变量存在相关性”这样的一个条件，只要这里说的不是高度相关性就构不成多重共线性，就需要将遗漏变量加回原方程中。

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你好，经典这里，如它前面题，所判断这个系数是不能显著不等于0，那为什么还可以用这个方程（把两个自变量代入）？当然本题，如果在考试碰到，只能写出这个方程，代入了，因为没有其它解思路了。

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系数是否等于0这是在做显著性检验，只要文中没说它修改了模型，那么题目里的表格是什么样的，你预测Y的时候就还用这个方程，不要自己忽略不显著的自变量。 实际中，对于不重要的变量会进行剔除。但有些模型根据理论建模，即使变量不显著，也不会轻易剔除，了解即可。

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老师好，还是数量经典题，为什么选项A不是在表一那里不是AR（1）中5.7997吗，为什么是1/根号n呢？

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你好，还有残差项之间自相关，是叫serially 还是auto呢，见A和B选项都有

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A选项说的是残差没有序列自相关，应该对残差的自相关系数进行显著性检验才能得到结论，根据表2中的t检验值，可以看出lag 1和2的t检验值大于关键值1.97，所以这两个lag是存在序列自相关的，A错误。 C中说的是自相关系数的标准误，AR模型中对于它是有个公式的：standard error=1/根号N，N代表observation的个数，这是原版书中直接给出的一个公式，书中不涉及推导，掌握这个结论即可。

追答

两种说法都可以，都是自相关的意思。

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你好，那表一中的AR(1)5.799,是指明什么呢？

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你好，关于你回复那里应该是1和2的检验值大于1.97，所以拒绝原假设（没有自相关，即H0：b1=0）吧，应该是看1和2吧，而不是看3和4，落在接受域吧

追问

你好，老师，方程3，结合表2，但是并没有看到季节性，方程3：只是因变量：这个月和上个月的Ln变化量和再上一个月变化量。但并没有看到减4，季节性？

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那表一中的AR(1)5.799,是指明什么呢？ ——应该是5.7977吧，是AR1模型的标准误SEE。 关于你回复那里应该是1和2的检验值大于1.97，所以拒绝原假设（没有自相关，即H0：b1=0）吧，应该是看1和2吧，而不是看3和4，落在接受域吧 ——你说的是对的，感谢你的指正，我修改了上次的回复。 方程3，结合表2，但是并没有看到季节性，方程3：只是因变量：这个月和上个月的Ln变化量和再上一个月变化量。但并没有看到减4，季节性？ ——lag 4的t检验值是显著的，所以lag4存在序列相关，所以要把lag4加回原方程中，也就是出现了季节性问题。季节性不仅限制于-4，只要是第四个滞后项lag4存在自相关，就可以叫做季节性。lag 1是ln sales t-1-ln sales t-2，lag 4是ln Salest−4 − ln Salest−5.

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为什么选项A不是在表一那里不是AR（1）中5.7997吗，为什么是1/根号n呢？ ——这个问题我一开始没有看懂，你说的“表一”实际上不是你那次上传的第一张图片，而是图片里写的exhbit 1。所以重新说下，5.7977是AR1模型的SEE，根号N分之一是自相关系数的标准误，检验自相关系数是否显著用的是自相关系数的标准误，而不是AR1模型的标准误。