一个回归方程（）A、 估计应变量B、 包含相关范围外的因素C、 基于客观和预算函数D、 估计自变量

题目

一个回归方程（）

  • A、 估计应变量
  • B、 包含相关范围外的因素
  • C、 基于客观和预算函数
  • D、 估计自变量
相似考题

1.在回归分析中,描述因变量y如何依赖于自变量x和误差项ε的方程称为()A.回归方程B.回归模型C.估计回归方程D.经验回归方程

2.在直线回归方程中()。A.必须确定自变量和因变量，即自变量是给定的，因变量是随机的B.两个变量都是随机的C.回归系数既可以是正值，也可以是负值D.一个回归方程既可由自变量推算因变量的估计值，也可以由因变量的值计算自变量的值

3.在直线回归方程中，下列说法正确的是()。A. 必须确定自变量和因变量，即自变量是给定的，因变量是随机的B. 回归系数既可以是正值，也可以是负值C. 一个回归方程既可以由自变量推算因变量的估计值，也可以由因变量的值计算自变量的值D. 两个变量都是随机的E. 两个变量存在线性相关关系，而且相关程度显著

4.下列关于一元线性回归方程说法正确的是( )。A．是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型B．x为因变量，Y为自变量C．可以用最小二乘法求得一元线性回归方程中的未知常数D．回归系数表示自变量每变动一个单位时，因变量的平均变化量E．根据给定自变量的值可以估计因变量的估计值

更多“一个回归方程（）A、 估计应变量B、 包含相关范围外的因素C、 基于客观和预算函数D、 估计自变量”相关问题

  • 第1题：

    需求估计就是( )。

    A. 先对需求函数的参数进行估计，然后预测

    B. 对自变量进行估计

    C. 对因变量进行估计

    D. 对弹性进行估计


    正确答案：A

  • 第2题：

    利用估计的回归方程，对于自变量x的一个给定值，求出y的一个特定值的估计区间，这一区间称为置信区间。（）


    答案：错
    解析：

  • 第3题：

    估计标准误差是反映（）

    A因变量的估计值；

    B自变量数列离散程度的标准；

    C回归方程的代表性的指标；

    D因变量序列离散程度的指标；

    E因变量估计值可靠程度的指标；


    C,E
    略

  • 第4题：

    回归估计的估计标准误差的计量单位与（）

    • A、自变量相同
    • B、因变量相同
    • C、自变量及因变量相同
    • D、相关系数相同

    正确答案:B

  • 第5题：

    回归估计标准误差是反映（）。

    • A、因变量的估计值
    • B、自变量数列离散程度的指标
    • C、因变量数列离散程度的指标
    • D、回归方程代表性的指标
    • E、因变量估计可靠程度的指标

    正确答案:D,E

  • 第6题：

    回归估计标准误是反映（）。

    • A、回归方程代表性大小的指标
    • B、估计值与实际值平均误差程度的指标
    • C、自变量与因变量离差程度的指标
    • D、因变量估计值的可靠程度的指标
    • E、回归方程实用价值大小的指标

    正确答案:A,B,E

  • 第7题：

    需求估计就是（）。

    • A、先对需求函数的参数进行估计，然后预测
    • B、对自变量进行估计
    • C、对因变量进行估计
    • D、对弹性进行估计

    正确答案:A

  • 第8题：

    回归估计的估计标准误差的计算单位与（）。

    • A、自变量相同
    • B、因变量相同
    • C、自变量及因变量相同
    • D、相关系数相同

    正确答案:B

  • 第9题：

    单选题
    一个回归方程（）
    A

     估计应变量

    B

     包含相关范围外的因素

    C

     基于客观和预算函数

    D

     估计自变量


    正确答案： C
    解析： 回归分析用于发现变量之间的线性关系的方程。应变量的习性由一个或多个自变量的来解释。回归分析经常用于在自变量（比如生产）的基础上衡量应变量（成本）

  • 第10题：

    多选题
    估计标准差是反映（）。
    A

    自变量数列的离散程度的指标

    B

    回归方程的代表指标

    C

    因变量估计值可靠程度的指标

    D

    因变量估计值平均数代表性的可靠程度


    正确答案： B,C,D
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    单选题
    回归估计的估计标准误差的计量单位与（）
    A

    自变量相同

    B

    因变量相同

    C

    自变量及因变量相同

    D

    相关系数相同


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    多选题
    估计标准误差是反映（）
    A

    因变量的估计值；

    B

    自变量数列离散程度的标准；

    C

    回归方程的代表性的指标；

    D

    因变量序列离散程度的指标；

    E

    因变量估计值可靠程度的指标；


    正确答案： C,E
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    在回归分析中，描述因变量如何依赖予自变量和误差项的方程称为（ ）。

    A.样本回归线

    B.回归模型

    C.估计的回归方程

    D.经验回归方程


    正确答案：B
    描述因变量如何依赖自变量和误差项的方程称为回归模型。

  • 第14题：

    回归分析中的估计标准误差可以反映（）。

    A．回归方程的拟合程度
    B．估计值与实际值之间的差异程度
    C．自变量与因变量的离差程度
    D．因变量估计值的可靠程度
    E．回归方程使用价值程度

    答案：A,B
    解析：

  • 第15题：

    为了使自变量和因变量高度相关，应做到（）。

    A与因变量有相关关系的因素都选为自变量；

    B只选一个因素做自变量；

    C与因变量有高度相关关系的因素都选为自变量；

    D与因变量没有相关关系的因素都不选为自变量；

    E与因变量只有低度相关关系的因素都不选为自变量；


    C,D,E
    略

  • 第16题：

    估计标准差是反映（）。

    • A、自变量数列的离散程度的指标
    • B、回归方程的代表指标
    • C、因变量估计值可靠程度的指标
    • D、因变量估计值平均数代表性的可靠程度

    正确答案:B,C,D

  • 第17题：

    在直线回归方程yc=a+bx中（）（C，7，3，2；7，3，3）

    • A、必须确定自变量和因变量，即自变量是给定的，因变量是随机的
    • B、回归系数既可以是正值，也可以是负值
    • C、一个回归方程既可以由自变量推算因变量的估计值，也可以由因变量的值计算自变量的值
    • D、两个变量都是随机的
    • E、两个变量存在线性相关关系，而且相关程度显著

    正确答案:A,B,E

  • 第18题：

    估计需求常用的线性函数的性质是（）。

    • A、其自变量的边际需求量是一个常数
    • B、其自变量的弹性是一个常数
    • C、其自变量的边际需求量等于这个自变量的指数
    • D、其自变量的弹性等于这个自变量的参数

    正确答案:A

  • 第19题：

    在完成了构造与评价一个回归模型后，我们可以（）。

    • A、估计未来所需样本的容量
    • B、计算相关系数和判定系数
    • C、以给定的因变量的值估计自变量的值
    • D、以给定的自变量的值估计因变量的值

    正确答案:D

  • 第20题：

    判断题
    利用估计的回归方程，对于自变量x的一个给定值，求出y的一个特定值的估计区间，这一区间称为置信区间。(    )
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析：

  • 第21题：

    单选题
    在完成了构造与评价一个回归模型后，我们可以（）。
    A

    估计未来所需样本的容量

    B

    计算相关系数和判定系数

    C

    以给定的因变量的值估计自变量的值

    D

    以给定的自变量的值估计因变量的值


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    单选题
    回归估计的估计标准误差的计算单位与（）。
    A

    自变量相同

    B

    因变量相同

    C

    自变量及因变量相同

    D

    相关系数相同


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    单选题
    需求估计就是（）。
    A

    先对需求函数的参数进行估计，然后预测

    B

    对自变量进行估计

    C

    对因变量进行估计

    D

    对弹性进行估计


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

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