多元线性回归中的古典假定与简单线性回归时有什么不同？
题目
多元线性回归中的古典假定与简单线性回归时有什么不同？
相似考题
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第1题：
一元线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。（ ）答案：错解析：在多元线性回归模型里除了对随机误差项提出假定外，还对解释变量之间提出无多重共线性的假定。 -
第2题：
下面关于回归预测（）说法不正确。
- A、一元回归预测可分为一元线性回归预测和一元非线性回归预测
- B、多元回归预测可分为多元线性回归预测和多元非线性回归预测
- C、回归方法属于统计方法
- D、多元非线性回归能简化为多元线性回归
正确答案:D -
第3题：
回归分析不包括（）回归分析。
- A、简单线性
- B、多元
- C、曲线
- D、复杂
正确答案:D -
第4题：
多元线性回归中，可决系数R2是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。
正确答案:错误 -
第5题：
在多元线性回归中，t检验和F检验缺一不可。
正确答案:正确 -
第6题：
在多元线性回归中，对参数作了t检验后为什么还要作方差分析和F检验？
正确答案: t检验仅是对单个系数的显著性进行检验，由于自变量之间存在着较为复杂的关系，因此有必要对回归系数进行整体检验，方差分析和F检验就是对回归方程的整体统计显著性进行的检验方法。 -
第7题：
Logistic回归与多元线性回归有何不同？两种方法各有何特点？
正确答案: 1.资料要求不同
①反应变量的类型不同
Logistic回归适用于反应变量为分类变量的资料多元线性回归适用于反应变量为连续性定量变量的资料（服从正态分布）
②多元线性回归既适用于大样本资料又适用于小样本资料，但要对自变量得不同取值应变量Y要服从正态分布和等方差，这一条件在实际工作中有时得不到满足，Logistic回归除要求应变量为分类变量外，对资料几乎没有什么限制，且参数有明确的实际意义（OR的估计值），但要求有较大的样本含量。
2.模型的基本形式不同
Logistic回归模型基本形式为：多元线性回归模型的基本形式为
3.回归模型的参数估计方法不同Logistic回归模型采用加大似然估计法估计参数多元线性回归模型采用最小二乘法估计参数
4.模型和回归系数的假设检验方法不同
Logistic回归采用似然比法对模型整体进行假设检验，采用Wald检验对每个回归系数进行假设检验多元线性回归采用方差分析对模型整体进行假设检验，采用t检验对每个回归系数进行假设检验
5.研究目的不同
多元线性回归主要用于研究一个应变量与多个自变量之间的依存关系Logistic回归中自变量与应变量之间无限性关系，主要用于筛选精兵的危险因素，作病因分析、控制和校正混杂因素等 -
第8题：
在多元线性回归中，筛选自变量应注意哪些问题，怎样进行筛选？
正确答案: ①所选的自变量必须对因变量有显著的影响；
②所选的自变量应该具有完整的统计数据资料，而且自变量本身的变动有一定的规律，能够取得准确度较高的预测值，难以定量的因素在多元回归方程中一般不易选入；
③所选的自变量与因变量之间具有较强的相关性，具有经济意义和内在因果联系，而不是形式上的相关；
④所选的自变量之间的相关程度不应高于自变量之间的相关程度。应当尽可能避免自变量之间高度线性相关，不致发生多重共线性问题。 -
第9题：
问答题古典线性回归模型具有哪些基本假定。正确答案： 1解释变量与随机误差项不相关。
2随机误差项的期望或均值为零。
3随机误差项具有同方差，即每个随机误差项的方差为一个相等的常数。
4两个随机误差项之间不相关，即随机误差项无自相关。解析： 暂无解析 -
第10题：
问答题多元线性回归模型中有哪些基本的假定？正确答案：
多元回归模型的基本假定有:
(1)随机误差项εi具有零均值和同方差,即:E(εi)=0,D(εi)=σ2;
(2)随机误差项在不同样本点之间是相互独立的,不存在序列关系,即: Cov(εi,εj)=0,(i≠j);
(3)随机误差项εi应服从正态分布,即:εi~N(0,σ2);
(4)自变量x1,x2,…,xp是确定性变量,且它们之间是不相关的;
(5)因变量与自变量x1,x2,…,xp之间存在着显著的线性相关关系,即模型是线性的。解析： 暂无解析 -
第11题：
判断题在多元线性回归中t检验和F检验是等价的。（ ）A对
B错
正确答案： 对解析：
在一元线性回归分析时，由于只有一个解释变量，因此t检验与F检验的结果是等价的。但是在多元回归中，这两种检验不再等价。线性回归方程的显著性检验（F检验）主要是检验因变量同多个自变量的整体线性关系是否显著。回归系数的检验（t检验）则是对每个回归系数分别进行单独的检验，以判断每个自变量对因变量的影响是否显著。 -
第12题：
单选题下面关于回归预测（）说法不正确。A一元回归预测可分为一元线性回归预测和一元非线性回归预测
B多元回归预测可分为多元线性回归预测和多元非线性回归预测
C回归方法属于统计方法
D多元非线性回归能简化为多元线性回归
正确答案： D解析： 暂无解析 -
第13题：
多元线性回归模型的基本假定有（ ）。A.零均值假定
B.同方差与无自相关假定
C.异方差假定
D.无多重共线性假定答案：A,B,D解析：多元线性回归模型满足如下基本假定:（1）零均值假定
（2）同方差与无自相关假定
（3）无多重共线性假定，即解释变量之间不存在线性关系。
（4）随机扰动项与解释变量互不相关
（5）正态性假定，随机扰动项μi服从正态分布，即μi～N（0，σ2）。
故C项说法错误。
考点：多元线性回归模型的基本假定 -
第14题：
多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？
正确答案:多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别表现在如下几个方面：一是解释变量的个数不同；二是模型的经典假设不同，多元线性回归模型比一元线性回归模型多了个“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定；三是多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。 -
第15题：
什么是偏回归系数？它与简单线性回归的回归系数有什么不同？
正确答案: 多元线性回归模型中，回归系数βj（j＝1，2，…，k）表示的是当控制其它解释变量不变的条件下，第j个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，这样的回归系数称为偏回归系数。
简单线性回归模型只有一个解释变量，回归系数表示解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响。多元线性回归模型中的回归系数是偏回归系数，是当控制其它解释变量不变的条件下，某个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，从而可以实现保持某些控制变量不变的情况下，分析所关注的变量对被解释变量的真实影响。 -
第16题：
为什么可决系数可以度量模型的拟合优度？在简单线性回归中它与对参数的ｔ检验的关系是什么？
正确答案: 可决系数是回归平方和占总离差平方和的比重，即由样本回归作出解释的离差平方和在总离差平方和中占的比重，如果样本回归线对样本观测值拟合程度好，各样本观测点与回归线靠得越近，由样本回归作出解释的离差平方和在总离差平方和中占的比重也将越大，反之拟合程度越差，这部分所占比重就越小。所以可决系数可以作为综合度量回归模型对样本观测值拟合优度的指标。
在简单线性回归中，可决系数越大，说明在总变差中由模型作出了解释的部分占的比重越大，X对Y的解释能力越强，模型拟合优度越好。对参数的ｔ检验是判断解释变量X是否是被解释变量Y的显著影响因素。二者的目的作用是一致的。 -
第17题：
古典线性回归模型具有哪些基本假定。
正确答案: 1解释变量与随机误差项不相关。
2随机误差项的期望或均值为零。
3随机误差项具有同方差，即每个随机误差项的方差为一个相等的常数。
4两个随机误差项之间不相关，即随机误差项无自相关。 -
第18题：
简单线性回归中，若回归系数为正数，则相关系数也为正数。
正确答案:正确 -
第19题：
多元线性回归中自变量的筛选共有哪几种方法，请比较他们的优缺点？
正确答案: 一是所有可能自变量子集选择法（全局择优法），
二是前进法，
三是后退法，
四是逐步选择法。
理论上讲，所有可能自变量子集选择法是对自变量各种不同组合情况进行比较后，从中挑出一个最优的回归方程，所以这种方法最好，但是这种方法只适用于自变量较少的资料，而实际中自变量的数目往往很大，因此计算量也非常大，这种情况后3种方法比较好，而对于后3种情况，相比较而言，后退法考虑到了自变量的组合作用，理论上更好一些，但变量数目也不能太多，而逐步回归适用于多种情况，很适用。 -
第20题：
问答题在多元线性回归中，筛选自变量应注意哪些问题，怎样进行筛选？正确答案： ①所选的自变量必须对因变量有显著的影响；
②所选的自变量应该具有完整的统计数据资料，而且自变量本身的变动有一定的规律，能够取得准确度较高的预测值，难以定量的因素在多元回归方程中一般不易选入；
③所选的自变量与因变量之间具有较强的相关性，具有经济意义和内在因果联系，而不是形式上的相关；
④所选的自变量之间的相关程度不应高于自变量之间的相关程度。应当尽可能避免自变量之间高度线性相关，不致发生多重共线性问题。解析： 暂无解析 -
第21题：
问答题古典线性回归模型的基本假定是什么？正确答案： ①零均值假定。即在给定xt的条件下，随机误差项的数学期望（均值）为0，即tE（u）=0。
②同方差假定。误差项tu的方差与t无关，为一个常数。
③无自相关假定。即不同的误差项相互独立。
④解释变量与随机误差项不相关假定。
⑤正态性假定，即假定误差项tu服从均值为0，方差为2的正态分布。解析： 暂无解析 -
第22题：
问答题在多元线性回归中，对参数作了t检验后为什么还要作方差分析和F检验？正确答案： t检验仅是对单个系数的显著性进行检验，由于自变量之间存在着较为复杂的关系，因此有必要对回归系数进行整体检验，方差分析和F检验就是对回归方程的整体统计显著性进行的检验方法。解析： 暂无解析 -
第23题：
问答题作多元线性回归分析时，自变量与因变量之间的影响关系一定是线性形式的吗？多元线性回归分析中的线性关系是指什么变量之间存在线性关系？正确答案： 作多元线性回归分析时，自变量与因变量之间的影响关系不一定是线性形式。当自变量与因变量是非线性关系时可以通过某种变量代换，将其变为线性关系，然后再做回归分析。
多元线性回归分析的线性关系指的是随机变量间的关系，因变量y与回归系数βi间存在线性关系。
多元线性回归的条件是：
（1）各自变量间不存在多重共线性；
（2）各自变量与残差独立；
（3）各残差间相互独立并服从正态分布；
（4）Y与每一自变量X有线性关系。解析： 暂无解析