通常情况下预测公式x1+1=x1+α(x1-x1)中α的取值范围是A. -l~+l之间的小数B. 绝对值大于1的数C.

以x0,x1,…,xn为节点的插值型求积公式具有2n＋1次代数精确度的充要条件是以这些节点为零点的多

利用公式求下列各近似值的误差限： （1)x1*＋x2*＋x4*； （2)x1*x2*x3* （3)

设总体X~N(μ σ2) μ已知 σ2未知 X1 X2 … Xn是来自X的样本 求σ2的置信度为1-α的单侧置信上限。

设总体X~N(μ σ2) 其中μ σ2未知.X1 X2 … Xn是来自总体X的样本 L是均值μ的置信度为1-α的置信区间的长度 求E(L

已知结构式模型为式1:Y1=α0+α1Y2+α2X1+u1 式2:Y2=β0+β1Y1+β2X2+u2其中 Y1和Y2是内生变量 X1和X

假定正确回归模型为yi=α+β0x1i+β1x2i+ui 若遗漏了解释变量X2 且X1 X2线性相关 则β1的普通最小二乘法估计量()。