在回归模型中,t统计值的大小表示()
第1题:
第2题:
第3题:
第4题:
当一个因变量和自变量之间的关系呈曲线时,常用的拟合模型有()。
第5题:
给出下列结论: (1)在回归分析中,可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果,R方越大,模型的拟合效果越好; (2)在回归分析中,可用残差平方和判断模型的拟合效果,残差平方和越大,模型的拟合效果越好; (3)在回归分析中,可用相关系数r的值判断模型的拟合效果,r越小,模型的拟合效果越好; (4)在回归分析中,可用残差图判断模型的拟合效果,残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,说明这样的模型比较合适.带状区域的宽度越宽,说明模型的拟合精度越高。 以上结论中,正确的有()个
第6题:
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的(),将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化,预测因变量在预测期的变化结果的方法。
第7题:
回归模型的决定系数R2=1,反映了( )。
第8题:
决定系数测度回归模型对样本数据的拟合程度
决定系数等于1,说明回归模型可以解释因变量的所有变化
决定系数取值越大,回归模型的拟合效果越差
决定系数取值在[0,1]之间
如果决定系数等于1,所有观测点都会落在回归直线上
第9题:
模型中含有两个自变量
模型中含有两个因变量
模型中自变量与因变量一共有两个
模型中自变量与因变量一共有多个
第10题:
对
错
第11题:
一元多项式回归模型
-元线性回归模型
双曲线回归模型
对数曲线模型
修正指数曲线模型
第12题:
对
错
第13题:
第14题:
第15题:
第16题:
在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在()。
第17题:
多元线性回归模型中,发现各参数估计量的t值都不显著,但模型的判定系数却很大,F统计量也很显著,这说明模型存在()。
第18题:
在回归模型中,t统计值的大小表示()
第19题:
模型的数量
样本量
因变量数量
自变量数量
第20题:
模型的拟合效果
自变量对因变量的影响
判断异方差
模型趋势
第21题:
回归直线可以解释因变量的所有变化
回归直线可以解释因变量的部分变化
回归直线无法解释因变量的变化
回归模型拟合效果较差
第22题:
模型的拟合效果
自变量对因变量的影响大小
判断异方差
模型趋势
第23题:
不符合回归模型假定前提
误差的方差不会因自变量变化而变化
可以使用画图法来检验
误差方差为变量
可以用DW统计值检验<br />
第24题:
从样本数据出发,确定回归模型的形式
估计回归模型参数
统计检验回归模型的可信程度
从影响因变量的诸多变量中找出影响显著的自变量
利用回归模型,根据一个或几个自变量的值来预测或控制因变量的水平,并给出相应的精确度