西安财经大学
- 在正态误差假设下，非线性回归的最小二乘估计与最大似然估计是相同的
- 一个好的回归模型，并不是考虑的自变量越多越好。
- BLUE的含义是最佳线性无偏估计量。
- 对乘性误差项模型可以采用对数变换法将非线性模型转化为线性模型
- 由于多重共线性不会影响随机误差项的方差，因此如果分析的目的仅是预测，则多重共线性是无害的。
- 在多元线性回归模型中，对回归方程进行显著性检验时，构造的检验统计量为F=[SSR/p]/[SSE/(n-p-1)]。
- BIC准则与AIC准则相比，加大了对自变量数目对惩罚力度。
- 反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是回归平方和。
- 对于一元线性回归模型，总体显著性F检验和回归系数的t检验是等价的。
- 逐步回归法的步骤是，先用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归，然后以对被解释变量贡献最小的解释变量所对应的回归方程为基础，按对被解释变量贡献大小的顺序逐个引入其余的解释变量。这一说法：
- 当模型中包含了一些不必要的自变量，模型的预测精度就会下降，这时候应该考虑用选模型。
- 多重共线性是一种随机误差现象
- 总离差平方和SST、残差平方和SSE与回归平方和SSR的关系是SST=SSR+SSE.
- 相关指数R2什么时候不能用于非线性回归模型的判断
- 非线性回归线性化时，对因变量做变换应该注意
- 绘制残差图时，横坐标可以用选用的有
- 关于逐步回归法，以下说法正确的有
- 存在异方差时，普通最小二乘估计存在的问题有
- 回归模型的随机误差项形式由( )决定
- 多元线性回归模型的基本假设有
- SPSS中可线性化的模型有
- 随机误差项存在的意义在于
- 关于多元线性回归模型的参数估计量，下列说法正确的是
- 能消除异方差的方法有
- 多元线性回归模型显著性检验构造的检验统计量F=(SSR/p)/(SSE/(n-p-1))服从
- 使用加权最小二乘法消除异方差时，观测值的权数取观测值误差项方差的
- 一元线性回归模型的最小二乘回归结果显示，残差平方和为40.32，样本容量为n=25,则回归模型的标准差是
- 简单相关系数的取值范围是
- 残差图分布呈现以下哪种情况时表示同方差
- 下面关于BOX-COX变换说法错误的是
- 下面那种方法可以用来检验异方差
- 如果多元回归模型的F检验结果中，F=462.58，F的p值为0.000000，则表明
- 对多元线性回归模型的系数进行显著性检验时，所用t检验的自由度为
- 检验多元线性回归模型显著所构造的检验统计量为
- 下列说法错误的是
- 一般多重共线性下参数估计量
- 当模型参数初值不够准确，回归迭代不收敛时可采用的方法有
- 在实际问题的选择中，如果要求模型最好简单些，涉及变量少些，则用（ ）准则比较合适，
- 下面关于BOX-COX变换说法正确的是
- 如果方差膨胀因子VIF=15，则认为（ ）问题是严重的
A:对 B:错
答案:对
A:错 B:对
答案:对
A:错 B:对
答案:对
A:错 B:对
答案:对
A:对 B:错
答案:错
A:对 B:错
答案:对
A:错 B:对
答案:对
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:对 B:错
A:对 B:错
A:模型选择正确 B:回归拟合效果不好 C:回归拟合效果好 D:模型选择不正确
A:误差项的形式 B:回归函数的形式 C:计算软件的选用 D:参数估计的方法
A:观测时间顺序 B:自变量 C:因变量的拟合值 D:随便选择
A:逐步回归法每次增加一个自变量，直至没有可引入的变量为止 B:逐步回归法可以反映引进新自变量后的变化情况 C:逐步回归避免了前进法和后退法各自的缺陷，保证了最后所得的回归子集是“最优”回归子集 D:逐步回归法不适合自变量个数多而样本量相对较少的问题。 E:α进<α出
A:回归方程应用效果不理想 B:参数估计量非有效 C:参数显著性检验失效 D:参数估计是有偏的
A:数据的经济意义 B:主观判断 C:模型的检验结果 D:参数的估计方法
A:解释变量为随机变量 B:随机误差项相互独立 C:随机误差项具有0均值和等方差, D:解释变量是确定性变量,不是随机变量
A:二次函数 B:幂函数 C:逆函数 D:对数函数
A:模型中认定不准确造成的误差 B:其他随机因素 C:测量误差 D:模型中被忽略的影响因素造成的误差
A:普通最小二乘估计量是无偏估计 B:普通最小二乘估计是参数的有偏估计 C:方差与随机项的方差有关 D:是关于被解释变量的线性函数
A:逐步回归法 B:加权最小二乘法 C:广义最小二乘法 D:对模型做变换
A:F(p,n-p+2) B:F(p,n-p) C:F(p,n-p+1) D:F(p,n-p-1)
A:倒数 B:平方 C:三次方 D:倍数
A:1.27 B:1.613 C:1.753 D:1.324
A:大于0小于1 B:小于-1 C:大于1 D:大于-1小于1
A:有规律的散布 B:随解释变量增大而减小 C:随机散布 D:随解释变量增大而增大
A:能处理误差非正态 B:不能由spss软件实现变换 C:不能消除自相关 D:能消除异方差
A:BOX-COX变换法 B:DW检验 C:方差扩大因子法 D:等级相关系数法
A:模型的解释变量和被解释变量之间都有显著的线性关系 B:所有解释变量对被解释变量的影响都不显著 C:模型所描述的变量之间的线性关系总体上显著 D:所有解释变量对被解释变量的影响都显著
A:n-p-2 B:n-p-1 C:n-p+1 D:n-p+2
A:F=(SSR/p)/(SST/n) B:F=(SSR/p)/(SSE/(n-p-1)) C:F=(SSR/(p-1))/(SST/(n-p-1)) D:F=(SSR/p)/(SSE/(n-p))
A:横截面数据作为样本不容易出现异方差 B:存在异方差时参数估计是无偏的 C:异方差会可能导致模型检验失效 D:利用平均数作为样本数据容易引起异方差
A:不存在 B:非有效 C:有无穷多解 D:唯一
A:修改模型 B:增加样本容量 C:修改参数初值 D:修改参数估计方法
A:AIC B:BIC C:Cp统计量 D:自由度调整复决定系数
A:不能处理误差非正态 B:不能消除异方差 C:能消除自相关 D:能由spss软件实现变换
A:异方差 B:序列相关 C:解释变量与随即项的相关性 D:多重共线性
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