问答题时间数列分析与回归分析有什么不同?

第1题：

第2题：

第3题：

第4题：

在多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同？

正确答案:F检验的目的是检验总体方程是否存在，即检验模型中所有的解释变量的回归系数是否同时为零，没有显著差异，是一种联合检验；t检验的目的是分别检验总体方程中各解释变量对被解释变量影响是否显著。

第5题：

数理统计和计量经济学的理论和方法将会被越来越多地应用到行业分析中来，包括（）。

• A、相关分析
• B、回归分析
• C、时间数列分析
• D、调查研究法

正确答案:A,B,C

第6题：

回归分析和相关分析有何不同？

正确答案:相关分析主要是研究两个变量之间的关系密切程度，它所使用的工具是相关系数。回归分析虽然也是研究变量间关系的一种方法，但它侧重于研究变量之间的数量伴随关系，并通过样本数据建立立变量间的数学关系式，即回归方程。回归分析的目的就是要考察自变量的变动对因变量的影响程度，并通过自变量的取值来估计或预测因变量的取值。

第7题：

相关分析与回归分析的区别与联系是什么？

正确答案: 相关与回归分析是研究变量之间不确定性统计关系的重要方法，相关分析主要是判断两个或两个以上变量之间是否存在相关关系，并分析变量间相关关系的形态和程度。回归分析主要是对存在相关关系的现象间数量变化的规律性作出测度。但它们在研究目的和对变量的处理上有明显区别。它们均是统计方法，不能揭示现象之间的本质关系。

第8题：

一元回归分析与多元回归分析的主要区别是（）。

• A、因变量个数不同
• B、建立回归模型的计算量不同
• C、回归分析原理不同
• D、回归分析步骤不同

正确答案:B

第9题：

在统计分析方法中，（）可以描绘社会经济现象发展的过程和结果，研究社会经济现象的发展速度和趋势。

• A、平均分析法
• B、相关与回归分析法
• C、时间数列分析法
• D、统计指数分析法

正确答案:C

第10题：

时间数列分析的一个重要任务是根据现象发展变化的规律进行外推预测。最常见的时间数列预测方法有（）。

• A、自回归预测法
• B、趋势外推法
• C、因子分析法
• D、移动平均法

正确答案:A,B,D

第11题：

第12题：

第13题：

第14题：

第15题：

相关分析与回归分析的关系是什么？

正确答案: 回归分析与相关分析都是研究和测度两个或两个以上变量之间关系的方法。
相关分析是研究两个或两个以上随机变量之间线性依存关系的紧密程度。通常用相关系数表示，多元相关时用复相关系数表示。回归分析是研究某一随机变量（因变量）与另外一个或几个普通变量（自变量）之间的数量变动关系。由回归分析求出的关系式，称为回归模型。
这两种分析的区别是：相关分析研究的变量都是随机变量，并且不分自变量与因变量；回归分析研究的变量要首先明确哪些是自变量，哪些是因变量，并且自变量是确定的普通变量，因变量是随机变量。这两种分析的联系是，它们是研究客观事物之间相互依存关系得两个不可分割的方面。

第16题：

数理统计法包括（）。

• A、比较研究
• B、时间数列
• C、线性回归
• D、相关分析

正确答案:B,C,D

第17题：

什么是时间数列分析法？

正确答案: 时间数列分析法就是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数据，按时间先后顺序排列，形成时间数列（又称动态数列）进行分析研究的方法。它能够反映社会经济现象的发展变化情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列和平均数时间数列等三种。

第18题：

回归分析与相关分析的区别是什么？

正确答案: 1、相关分析是用来度量变量与变量之间关系的紧密程度的一种方法，在本质上只是对客观存在的关系的测度。回归分析是根据所拟合的回归方程研究自变量与因变量一般关系值的方法，可由已给定的自变量数值来推算因变量的数值，它具有推理的性质。
2、在研究相关分析时，不需要确定哪个是自变量，哪个是因变量，但回归分析的首要问题就是确定哪个是自变量，哪个是因变量。
3、现象之间的相关分析的研究，只能计算一个相关系数；而回归分析时回归系数可能有两个，也就是两现象互为因果关系时，可以确定两个独立回归方程，从而就有两不同的回归系数。

第19题：

什么叫相关分析、回归分析？简述相关分析与回归分析的关系。

正确答案: 二者是研究现象相关关系的基本方法。
（1）相关分析（狭义）指用一个指标表明现象间相互依存关系的密切程度。
（2）回归分析：根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型来近似表达变量间的平均变化关系。
二者有着密切的联系，它们具有共同的研究对象，在具体运用时需要互相补充。
具体：
（1）相关分析需要依靠回归分析表明现象数量相关的具体形式；
（2）回归分析需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度，只有变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
因此，回归分析和相关分析也合并称为相关关系分析或广义的相关分析。在研究目的和具体的研究方法上是有明显区别的，两者的主要区别在于：
（1）相关分析研究变量间相关方向、程度，不能指出变量间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化推测另一个变量的变化情况；而回归分析能确切地指出变量之间相互关系的具体形式，它可根据回归模型从已知量估计和预测未知量。
（2）在相关分析中，不必确定自变量和因变量；而在回归分析中，必须事先确定哪个为自变量，哪个为因变量，而且只能从自变量去推测因变量，而不能从因变量去推断自变量。
（3）相关分析所涉及的变量一般都是随机变量；而回归分析中因变量是随机的，自变量则作为研究时给定的非随机变量。

第20题：

将某一统计指标在各个不同时间上的数值按时间先后顺序编制形成的序列称为（）。

• A、时间序列
• B、相关分析
• C、动态数列
• D、回归分析
• E、指数分析

正确答案:A,C

第21题：

回归分析与判别分析最重要的不同点是什么？

正确答案: （1）回归分析的因子构成的函数y，为预报量的估计值，它与预报量的关系是线性的，其中复相关系数就是衡量这种相关系数程度的量；判别分析中，由因子构成的判别函数不是用来估计预报量本身的，它只不过是以预报量为分类线索把因子分成不同类别，判别函数是用来判别分类的类别，它不要求一定要和类别本身有强的线性关系。
（2）在因子的筛选上，回归分析是着重选择那些与预报量线性相关密切的因子，而判别分析则着重选择能分辨不同类别的好因子。

第22题：

第23题：