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【单选题】

_______包涵一元线性回归.二元线性回归.多元线性回归和非线性回归。

A.
时间序列分析法
B.
博弈论法
C.
回归分析法
D.
模拟模型法
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参考答案:
举一反三

【多选题】常见的非线性回归模型主要有( )

A.
对数模型
B.
半对数模型
C.
倒数模型
D.
多项式模型

【多选题】一下对非线性回归的说法正确的是()

A.
回归分析中,依据描述的自变量与因变量之间的因果关系的函数表达式是线性还是非线性的,分为线性回归分析和非线性回归分析
B.
对具有非线性关系的因变量与自变量进行回归分析
C.
处理非线性回归的基本方法是,通过变量变换,将非线性回归化为线性回归,然后用线性回归方法处理
D.
通常线性回归分析方法是最基本的分析方法,遇到非线性回归问题可以借助教学手段化为线性回归问题处理

【多选题】在多元线性回归中( )。

A.
F检验与t检验是一样的
B.
F检验是针对模型整体显著性检验
C.
t检验是针对每个系数显著性
D.
做了F检验就不需做t检验

【多选题】多元线性回归预测的步骤有哪些?

A.
获得候选自变量和因变量的观测值
B.
从候选自变量中选择合适的自变量
C.
确定回归系数,判断回归方程的拟合优度
D.
根据回归方程进行预测

【单选题】对于一元线性回归模型,当随机误差项存在一阶自相关情形时,下面估计自相关系数ρ的方法中,哪些是不正确的? ()

A.
通过DW统计量来计算,即r=1-DW/2。
B.
用被解释变量与其一阶滞后回归,一阶滞后的参数估计量作为ρ的估计量。
C.
用OLS估计得到的模型残差对其一阶滞后进行回归,一阶滞后的参数估计量作为ρ的估计量。
D.
直接计算模型残差与其一阶滞后的简单相关系数。

【多选题】一元线性回归发展到多元线性回归的原因是__________​

A.
A.多元回归模型更接近现实
B.
B.采用多元回归模型可以控制干扰因素
C.
C.一元回归分析已经失去作用
D.
D.研究者的偏好

【单选题】多元线性回归模型的OLS残差:( )

A.
因为有多个解释变量所以无法计算
B.
可以用原始数据减去预测值来计算
C.
都为0
D.
通常都与误差相等

【多选题】多元线性回归的最小二乘估计原理是指( )。

A.
残差平方和最小
B.
加权残差平方和最小
C.
使样本回归函数尽可能接近总体回归函数
D.
加权残差平方和最大

【多选题】将非线性回归模型转换为线性回归模型,常用的数学处理方法有()

A.
直接置换法
B.
对数变换法
C.
级数展开法
D.
广义最小二乘法
E.
加权最小二乘法

【单选题】多元线性回归可能存在的问题是?

A.
自变量之间存在相关,即共线性问题
B.
自变量数量太多
C.
只有1个自变量则无法预测
D.
自变量无法涵盖因变量所有的预测因素
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A.
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B.
对具有非线性关系的因变量与自变量进行回归分析
C.
处理非线性回归的基本方法是,通过变量变换,将非线性回归化为线性回归,然后用线性回归方法处理
D.
通常线性回归分析方法是最基本的分析方法,遇到非线性回归问题可以借助教学手段化为线性回归问题处理
【多选题】在多元线性回归中( )。
A.
F检验与t检验是一样的
B.
F检验是针对模型整体显著性检验
C.
t检验是针对每个系数显著性
D.
做了F检验就不需做t检验
【多选题】多元线性回归预测的步骤有哪些?
A.
获得候选自变量和因变量的观测值
B.
从候选自变量中选择合适的自变量
C.
确定回归系数,判断回归方程的拟合优度
D.
根据回归方程进行预测
【单选题】对于一元线性回归模型,当随机误差项存在一阶自相关情形时,下面估计自相关系数ρ的方法中,哪些是不正确的? ()
A.
通过DW统计量来计算,即r=1-DW/2。
B.
用被解释变量与其一阶滞后回归,一阶滞后的参数估计量作为ρ的估计量。
C.
用OLS估计得到的模型残差对其一阶滞后进行回归,一阶滞后的参数估计量作为ρ的估计量。
D.
直接计算模型残差与其一阶滞后的简单相关系数。
【多选题】一元线性回归发展到多元线性回归的原因是__________​
A.
A.多元回归模型更接近现实
B.
B.采用多元回归模型可以控制干扰因素
C.
C.一元回归分析已经失去作用
D.
D.研究者的偏好
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A.
因为有多个解释变量所以无法计算
B.
可以用原始数据减去预测值来计算
C.
都为0
D.
通常都与误差相等
【多选题】多元线性回归的最小二乘估计原理是指( )。
A.
残差平方和最小
B.
加权残差平方和最小
C.
使样本回归函数尽可能接近总体回归函数
D.
加权残差平方和最大
【多选题】将非线性回归模型转换为线性回归模型,常用的数学处理方法有()
A.
直接置换法
B.
对数变换法
C.
级数展开法
D.
广义最小二乘法
E.
加权最小二乘法
【单选题】多元线性回归可能存在的问题是?
A.
自变量之间存在相关,即共线性问题
B.
自变量数量太多
C.
只有1个自变量则无法预测
D.
自变量无法涵盖因变量所有的预测因素
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