更多“当多远线性回归模型的回归系数符号与预期不一致时,应该检查什么?”相关问题
  • 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:

    在估计出多元线性回归模型后,思考多元线性回归模型的一系列检验,据此回答以下两题。
    这些检验包括回归模型的( )

    A.线性关系显著性检验
    B.回归系数显著性检验
    C.拟合优度检验
    D.自相关和异方差检验

    答案:A,B,C
    解析:
    多元线性回归模型的检验有:①拟合优度检验,反映回归直线与样本观察值拟合程度;②F检验,又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体性检验;③t检验,t检验又称为回归系数检验。

  • 第3题:

    根据模型的检验结果,表明( )。

    A.回归系数的显著性高
    B.回归方程的拟合程度高
    C.回归模型线性关系显著
    D.回归结果不太满意

    答案:A,B,C
    解析:
    A项,变量X的回归系数检验的P值为0,表明回归系数显著,美元指数对布伦特原油期货标牌价具有显著的影响’;B项,可决系数R2和调整的R2等于0.917,说明所建立的一元线性回归模型整体上对样本数据拟合效果较好;C项,对整个模型的F检验的P值为0,说明回归模型线性关系显著。

  • 第4题:

    对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显著性F检验之后,还要对每个回归系数进行是否为0的t检验?


    正确答案: 多元线性回归模型的总体显著性F检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显著。通过了此F检验,就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显著的,但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验,即进行t检验。

  • 第5题:

    对于经典线性回归模型,回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良特性有()

    • A、无偏性
    • B、线性性
    • C、有效性
    • D、确定性
    • E、误差最小性

    正确答案:A,B,C

  • 第6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7题:

    回归分析中,回归系数b有正负之分,当b取()时,X与Y之间为正线性相关,当b取()时,X与Y之间为正线性相关。


    正确答案:正数;负数

  • 第8题:

    多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。


    正确答案:错误

  • 第9题:

    在一元线性回归分析中,相关系数r和回归系数b的符号()。

    • A、相同
    • B、相反
    • C、有时相同,有时相反
    • D、没有任何联系

    正确答案:A

  • 第10题:

    单选题
    如果回归模型中存在多重共线性,则(  )。
    A

    整个回归模型的线性关系不显著

    B

    肯定有一个回归系数通不过显著性检验

    C

    肯定导致某个回归系数的符号与预期的相反

    D

    可能导致某些回归系数通不过显著性检验


    正确答案: D
    解析:
    当回归模型中存在多重共线性时,可能导致某些回归系数的通不过显著性检验,也可能对参数估计值的正负号产生影响,有可能与预期的正负号相反。

  • 第11题:

    单选题
    在回归分析中,当自变量的个数大于1时称为(    )
    A

    一元线性回归

    B

    多元回归

    C

    多重回归

    D

    正态线性模型


    正确答案: B
    解析:

  • 第12题:

    问答题
    多重线性回归模型中偏回归系数的含义是什么?

    正确答案: 偏回归系数的含义是:在控制其他自变量的水平不变的情况下,该自变量每改变一个单位,反应变量平均改变的单位数。
    解析: 暂无解析

  • 第13题:

    导致回归模型预测值与真实值之间发生误差的原因可能有( )。
    Ⅰ模型本身中的误差因素
    Ⅱ回归系数的估计值同其真实值不一致
    Ⅲ自变量X的设定值同其实际值的偏离
    Ⅳ未来时期总体回归系数发生变化

    A.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
    B.Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ
    C.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
    D.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

    答案:A
    解析:
    在实际的回归模型预测中,发生预测误差的原因可以概括为以下四个:1.模型本身中的误差因素所造成的误差;2.由于回归系数的估计值同其真实值不一致所造成的误差;3.由于自变量X的设定值同其实际值的偏离所造成的误差。4.由于未来时期总体回归系数发生变化所造成的误差。

  • 第14题:

    在估计出多元线性回归模型后,思考多元线性回归模型的一系列检验,据此回答以下两题。
    通常用F检验对回归方程的( )。

    A.线性关系显著性
    B.回归系数显著性
    C.拟合优度
    D.自相关和异方差

    答案:A
    解析:
    多元线性回归模型的F检验,又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体性检验,反映的是多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著。

  • 第15题:



    A. x与y的相关系数为0. 963
    B. x与y的相关系数为-0.963
    C. y对x的一元线性回归系数为-1.443
    D. y对x的一元线性回归系数为-0.643
    E. x对y的一元线性回归系数为-0.643


    答案:B,D
    解析:

  • 第16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17题:

    如何检验多元线性回归系数与方程的显著性?


    正确答案:回归方程的显著性检验包括对回归方程线性关系的检验(F检验)(即方程显著性检验)以及对回归方程系数显著性进行的检验(检验)。前者主要是检验因变量同多个自变量的线性关系是否显著,在K个自变量中,只要有一个自变量与因变量的线性关系显著,F检验就能通过。回归系数检验则是对每个回归系数分别进行单独的检验,它主要用于检验每个自变量对因变量的影响是否显著。

  • 第18题:

    多元线性回归模型中的偏回归系数,表示在其他解释变量保持不变的情况下,对应解释变量每变化一个单位时,被解释变量的变动。


    正确答案:正确

  • 第19题:

    多重线性回归模型中偏回归系数的含义是什么?


    正确答案:偏回归系数的含义是:在控制其他自变量的水平不变的情况下,该自变量每改变一个单位,反应变量平均改变的单位数。

  • 第20题:

    多重线性回归分析中,要描述回归方程,应采用()。

    • A、偏回归系数
    • B、偏回归系数的标准误
    • C、标准偏回归系数
    • D、偏回归系数检验的t值
    • E、偏回归系数检验的P值

    正确答案:A

  • 第21题:

    在构建回归模型时,应当对模型进行检验,下列哪些论述是正确的()。

    • A、在一元线性回归分析中,只进行回归系数b的t检验是足够的
    • B、在一元线性回归分析中,应当同时进行回归系数b的t检验和模型整体的F检验
    • C、在多元回归分析中,回归系数b的t检验和模型整体的F检验是等价的
    • D、在多元回归分析中,回归系数b的t检验和模型整体的F检验是不等价的

    正确答案:A,D

  • 第22题:

    单选题
    回归分析中t检验是回归系数的显著性检验,以下说法不正确的是()。
    A

    t检验用于判定预测模型变量x和y间线性关系是否成立

    B

    数据样本量n对回归系数和回归检验有重要影响

    C

    t分布表的t值只与数据样本量n有关

    D

    tb>t值,说明回归系数显著性不为0,参数t检验通过,变量x和y间线性关系合理


    正确答案: B
    解析: 暂无解析

  • 第23题:

    判断题
    多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
    A

    B


    正确答案:
    解析: 暂无解析