第七章 关于变量的非线性回归方程:通过学习,学生应了解当回归模型不是关于X的线性形式时的回归方法及回归系数的实际意义。掌握多项式回归模型,对数模型和变量的交互项等各种非线性回归模型,并且会对模型中的参数估计,通过一些实例了解各种模型的使用范围。7.1自变量非线性模型概述,多项式回归:自变量非线性模型概述,多项式回归
7.2涉及对数变形的模型:线性对数,对数线性,双对数模型及相关解释:涉及对数变形的模型:线性对数,对数线性,双对数模型及相关解释
7.3含有交互项的非线性回归模型:含有交互项的非线性回归模型
7.4变量非线性的计算机操作:变量非线性的计算机操作
[单选题]一元对数线性模型的形式为:

选项:[image.png/, image.png/, image.png/, image.png/]
[单选题]非线性模型中,当其他自变量保持不变,X1 变化X1,因变量的期望值的变化量为:

选项:[Y = f(X1 + X1, X2,..., Xk)- f(X1, X2,...Xk)., Y = f(X1 + X1, X2,... Xk)., Y = f(X1 + X1, X2,..., Xk)- f(X1, X2,...Xk).
, Y = f(X1 + X1, X2 + X2,..., Xk+ Xk)- f(X1, X2,...Xk).]
[单选题]据回归结果 image.png/= 607.3 + 3.85 Income – 0.0423Income2, 当收入值为多少时考试成绩能取到最大值:

选项:[无法计算, 45.50
, 91.02
, 607.3
]
[单选题]根据回归结果image.png/= 557.8 + 36.42 ln (Income). 收入增加 1%使得平均成绩增加:

选项:[无法计算
, 36.42分
, 0.36分, 557.8分
]
[单选题]模型ln(Yi) = β0 + β1ln(Xi) + ui,β1 表示:选项:[X对Y的边际效应, X变化一个单位时,Y的均值变化, Y 关于 X的弹性, Y 关于 X的半弹性]
[单选题]回归结果是内部有效的,指的是:选项:[有关因果效应的统计推断对研究总体是正确的, 参数的真实值被包含于置信区间内, 从研究总体及其环境中得到的相关推断和结论可推广到其他总体及其环境中, 所有的假设检验都是显著的]
[单选题]为了判断模型是线性回归模型还是r阶的多项式回归模型,我们可以:选项:[比较两个回归模型的TSS, 比较两个模型的残差平方和, 看多项式回归的R2 是否大于线性回归模型的R2, F统计量检验多项式回归中的(r-1)个高阶次项前面的系数是否全都为0]
[单选题]根据回归结果image.png/  = 686.3 1.12STR 0.67PctEL + 0.0012(STR×PctEL),PCTEL保持不变STR增加一个单位会使得平均考试成绩变化

选项:[686.3-1.12PctEL, 0.67PctEL + 0.0012PctEL, -1.12 + 0.0012PctEL, -1.12 - 0.67PctEL]
[单选题]在模型,参数的含义是:

选项:[自变量每增加1%,因变量的均值成比例变化100image.png%, 自变量每变化一个单位,因变量的均值变化image.png, 自变量每增加一个单位,因变量的均值成比例变化100image.png%, 自变量每增加1%,因变量的均值变化0.01image.png/]
[单选题]请问下列哪一个不能化为参数线性的回归模型:

选项:[image.png/, image.png/, image.png/, image.png/]

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