一元线性回归模型习题与答案解析

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1、word资料下载可编辑一元线性回归模型一、单项选择题1、变量之间的关系可以分为两大类__________。AA函数关系与相关关系B线性相关关系和非线性相关关系C正相关关系和负相关关系D简单相关关系和复杂相关关系2、相关关系是指__________。DA变量间的非独立关系B变量间的因果关系C变量间的函数关系D变量间不确定性的依存关系3、进行相关分析时的两个变量__________。AA都是随机变量B都不是随机变量C一个是随机变量,一个不是随机变量D随机的或非随机都可以4、表示x和y之间真实线性关系的是____

2、______。CABCD5、参数的估计量具备有效性是指__________。BABCD6、对于,以表示估计标准误差,表示回归值,则__________。BABCD7、设样本回归模型为,则普通最小二乘法确定的的公式中,错误的是__________。DABCD8、对于,以表示估计标准误差,r表示相关系数,则有__________。DABCD9、产量(X,台)与单位产品成本(Y,元/台)之间的回归方程为,这说明__________。D专业技术资料word资料下载可编辑A产量每增加一台,单位产品成本增加356元B产

3、量每增加一台,单位产品成本减少1.5元C产量每增加一台,单位产品成本平均增加356元D产量每增加一台,单位产品成本平均减少1.5元10、在总体回归直线中,表示__________。BA当X增加一个单位时,Y增加个单位B当X增加一个单位时,Y平均增加个单位C当Y增加一个单位时,X增加个单位D当Y增加一个单位时,X平均增加个单位11、对回归模型进行检验时,通常假定服从__________。CABCD12、以Y表示实际观测值,表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使__________。D13、设Y表示

4、实际观测值,表示OLS估计回归值,则下列哪项成立__________。D14、用OLS估计经典线性模型,则样本回归直线通过点_________。D15、以Y表示实际观测值,表示OLS估计回归值,则用OLS得到的样本回归直线满足__________。A16、用一组有30个观测值的样本估计模型,在0.05的显著性水平下对的显著性作t检验,则显著地不等于零的条件是其统计量t大于__________。DAt0.05(30)Bt0.025(30)Ct0.05(28)Dt0.025(28)17、已知某一直线回归方程的判

5、定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为__________。BA0.64B0.8C0.4D0.3218、相关系数r的取值范围是__________。DAr≤-1Br≥1C0≤r≤1D-1≤r≤1专业技术资料word资料下载可编辑19、判定系数R2的取值范围是__________。CAR2≤-1BR2≥1C0≤R2≤1D-1≤R2≤120、某一特定的X水平上,总体Y分布的离散度越大,即σ2越大,则__________。AA预测区间越宽,精度越低B预测区间越宽,预测误差越小C预测区间越窄,精

6、度越高D预测区间越窄,预测误差越大22、如果X和Y在统计上独立,则相关系数等于__________。CA1B-1C0D∞23、根据决定系数R2与F统计量的关系可知,当R2=1时,有__________。DAF=1BF=-1CF=0DF=∞24、在C—D生产函数中,__________。AA.和是弹性B.A和是弹性C.A和是弹性D.A是弹性25、回归模型中,关于检验所用的统计量,下列说法正确的是__________。DA服从B服从C服从D服从26、在二元线性回归模型中,表示__________。AA当X2不变

7、时,X1每变动一个单位Y的平均变动。B当X1不变时,X2每变动一个单位Y的平均变动。C当X1和X2都保持不变时,Y的平均变动。D当X1和X2都变动一个单位时,Y的平均变动。27、在双对数模型中,的含义是__________。DAY关于X的增长量BY关于X的增长速度CY关于X的边际倾向DY关于X的弹性26、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为,这表明人均收入每增加1%,人均消费支出将增加__________。CA2%B0.2%C0.75%D7.5%28、按经典假设,线性回归模型中的解释

8、变量应是非随机变量,且__________。AA与随机误差项不相关B与残差项不相关C与被解释变量不相关D与回归值不相关29、根据判定系数R2与F统计量的关系可知,当R2=1时有__________。CA.F=1  B.F=-1  C.F=∞ D.F=030、下面说法正确的是__________。DA.内生变量是非随机变量  B.前定变量是随机变量C.外生变量是随机变量    D.外生变量是非随机变量31、在具体的

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