多元线性回归模型练习题及答案

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1、多元线性回归模型练习一、单项选择题1.在由的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得可决系数为0.8500，则调整后的可决系数为（D）A.0.8603B.0.8389C.0.8655D.0.83272.用一组有30个观测值的样本估计模型后，在0.05的显著性水平上对的显著性作检验，则显著地不等于零的条件是其统计量大于等于（C）A.B.C.D.3.线性回归模型中，检验时，所用的统计量服从(C)A.t(n-k+1)B.t(n-k-2)C.t(n-k-1)D.t(n-k+2)4.调整的可决系数与多元样本判定系数之

2、间有如下关系(D)A.B.C.D.5.对模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi进行总体显著性F检验，检验的零假设是(A)A.β1=β2=0B.β1=0C.β2=0D.β0=0或β1=06．设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用的F统计量可表示为（B）A.B．)1()1(22--kRkR-nC．D．7．多元线性回归分析中（回归模型中的参数个数为k），调整后的可决系数与可决系数之间的关系（A）A.k-1nnRR----=1)1(122B.≥C.D.8．已知五元线性回归模型估计

3、的残差平方和为，样本容量为46，则随机误差项的方差估计量为(D)A.33.33B.40C.38.09D.209．多元线性回归分析中的ESS反映了（  C   ）A.因变量观测值总变差的大小B.因变量回归估计值总变差的大小 C.因变量观测值与估计值之间的总变差D.Y关于X的边际变化23．在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（ C ）的统计性质。A．有偏特性      B.非线性特性C．最小方差特性    D.非一致性特性10．关于可决系数，以下说法中错误的是（  D ）A.可决系数的定义为

4、被回归方程已经解释的变差与总变差之比B.C.可决系数反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述D.可决系数的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响11、下列说法中正确的是：（D）A如果模型的很高，我们可以认为此模型的质量较好B如果模型的较低，我们可以认为此模型的质量较差C如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量D如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量二、多项选择题1．调整后的判定系数与判定系数之间的关系叙述正确的有（CDE）A.与均非负B.有可能大于C.判断多元回归模型拟

5、合优度时，使用D.模型中包含的解释变量个数越多，与就相差越大E.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1，则2.对模型进行总体显著性检验，如果检验结果总体线性关系显著，则有（BCD）A.B.C.D.E.3.回归变差（或回归平方和）是指（BCD）A.被解释变量的实际值与平均值的离差平方和B.被解释变量的回归值与平均值的离差平方和C.被解释变量的总变差与剩余变差之差D.解释变量变动所引起的被解释变量的变差E.随机因素影响所引起的被解释变量的变差4.剩余变差是指（ACDE）A.随机因素影响所引起的被解释变量的变差B.解释变量变

6、动所引起的被解释变量的变差C.被解释变量的变差中，回归方程不能做出解释的部分D.被解释变量的总变差与回归平方和之差E.被解释变量的实际值与回归值的离差平方和三、计算题1.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y、劳动投入L和资本投入K的年度数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程：(0.237)(0.083)(0.048)，DW=0.858式下括号中的数字为相应估计量的标准误差。(1)解释回归系数的经济含义；(2)系数的符号符合你的预期吗？为什么？解答：（1）这是一个对数化以后表现为线性关系的模型，lnL的系数

7、为1.451意味着资本投入K保持不变时劳动—产出弹性为1.451；lnK的系数为0.384意味着劳动投入L保持不变时资本—产出弹性为0.384.（2）系数符号符合预期，作为弹性，都是正值。2．假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数，以便决定是否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者。你通过整个学年收集数据，得到两个可能的解释性方程：方程A：方程B：其中：——某天慢跑者的人数——该天降雨的英寸数——该天日照的小时数——该天的最高温度（按华氏温度）——第二天需交学期论文的班级数请回答下列问题：（

8、1）这两个方程你认为哪个更合理些，为什么？（2）为什么用相同的数据去估计相同变量的系数得到不同的符号？解答:（1）第2个方程更合理一些，，因为某天慢跑者的人数同该天日照的小时数应该是正相关的。（2）出现不同符号的原因很可能是由于与高度相关而导致出现多重共线性的缘故。从生活经验来看也是如此，日照时间长，必