关于一元线性回归方程，下列表述错误的是（ ）。A.只涉及一个自变量的回归模型称为一元线性回归模型 B.因变量Y是自变量X的线性函数加上误差项 C.β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量y的线性变化 D.误差项是个随机变量，表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响，能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性

题目
关于一元线性回归方程，下列表述错误的是（ ）。

A.只涉及一个自变量的回归模型称为一元线性回归模型
B.因变量Y是自变量X的线性函数加上误差项
C.β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量y的线性变化
D.误差项是个随机变量，表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响，能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性
相似考题

1.一元线性回归方程为().A、Y=XB、Y=a+bxC、Z=XD、Z=X+Y

2.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

3.若从样本获得的一元线性回归方程y=a＋bx是一条上升直线,则下列结论中,正确的是( )。A.a>0SX若从样本获得的一元线性回归方程y=a+bx是一条上升直线，则下列结论中，正确的是（ ）。A.a>0B.a<0C.b>0D.b<0

4.关于一元线性回归的表述正确的是( )。A．用来计算相关系数B．是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型C．只涉及一个自变量D．使用最小二乘法确定一元线性回归方程的系数E．用来验证相关系数

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  • 第1题：

    一元线性回归方程一定进过的点是( )。

    A.(0，a)

    B.(a，b)

    C.(0，b)

    D.(0，0)


    正确答案：A
    一元回归方程的表达形式有两种，一是必经过(0，a)点，

  • 第2题：

    对一元线性回归方程是否具有普遍性通过统计检验进行，统计检验应包括（ ）。


    正确答案：ABC
    通过统计检验，判断回归方程是否具有普遍性，其中统计检验包括两个方面：一方面检验回归方程对样本数据的拟合程度，通过判定系数来分析；另一方面检验回归方程的显著性，通过假设检验对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出推断，包括对回归方程线性关系的检验和对回归系数显著性的检验。

  • 第3题：

    关于一元线性回归的正确表述有（　　）。

    A.用来计算相关系数
    B.是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型
    C.只涉及一个自变量
    D.使用最小二乘法确定一元线性回归方程的系数
    E.用决定系数来测度回归直线对样本数据的拟合程度

    答案：B,C,D,E
    解析：
    一元线性回归，是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。只及一个自变量，在现实中，模型的参数β0、β1都是未知的，需要利用样本数据去估计，采用的估计方法是最小二乘法。最小二乘法就是使得因变量的观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计β0、β1的方法。决定系数，也称为R2，可以测度回归直线对样本数据的拟合程度。决定系数的取值在0到1之间，决定系数越接近1，回归直线的拟合效果越好。

  • 第4题：

    检验一元线性回归方程中回归系数的显著性，只能采用F检验。（）


    答案：错
    解析：
    检验一元线性回归方程中回归系数的显著性，可以采用F检验和t检验，且两者是等价的。

  • 第5题：

    关于一元线性回归预测法，下列说法错误的是（　　）。


    答案：D
    解析：
    一元线性回归预测是指当成对的两个变量数据序列的散点图呈现出直线趋势时，采用最小二乘法，找到两者之间的经验公式，即一元线性回归预测模型，然后根据已经掌握的自变量的未来变化，估计因变量未来变化的预测方法。其数学模型为D。

  • 第6题：

    若从样本获得的一元线性回归方程 是一条上升直线，则下列结论中，正确的是（ ）。

    A. a>0 B. aC. b>0 D. b


    答案：C
    解析：

  • 第7题：

    一元线性回归方程中b大于0，表示两个变量之间存在正相关关系。


    正确答案:正确

  • 第8题：

    自变量X、依变量Y的单位改变的时候，一元线性回归方程保持不变。


    正确答案:错误

  • 第9题：

    凡由实验数据求出的一元线性回归方程都是有意义的。


    正确答案:错误

  • 第10题：

    任意两个变量x和y之间的真实关系均可用一元线性回归方程来描述。


    正确答案:错误

  • 第11题：

    关于一元线性回归的正确表述是（）。

    • A、用来计算相关系数
    • B、是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型
    • C、只涉及一个自变量
    • D、使用最小二乘法确定一元线性回归方程的系数
    • E、用来验证相关系数

    正确答案:B,C,D

  • 第12题：

    多选题
    关于一元线性回归的正确表述是()。
    A

    用来计算相关系数

    B

    是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型

    C

    只涉及一个自变量

    D

    使用最小二乘法确定一元线性回归方程的系数

    E

    用来验证相关系数


    正确答案： A,C
    解析： 一元线性回归是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型，只涉及一个自变量的回归问题。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。一元线性回归分析可以利用普通最小二乘法原理求出回归系数。

  • 第13题：

    y关于x的一元线性回归方程中，a与b分别为( )。

    A．a=3.390；b=1.114

    B．a=8.612；b=0.898

    C．a=8.612；b=1.114

    D．a=8.632；b=0.898


    正确答案：B
    解析：

  • 第14题：

    利用样本数据估计的一元线性回归方程表达式是（ ）。



    答案：A
    解析：
    一元线性回归是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。一元

  • 第15题：

    关于一元线性回归模型的正确表述有（ ）。

    A.用来计算相关系数
    B.是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型
    C.只涉及一个自变量
    D.使用最小二乘法确定一元线性回归方程的参数
    E.用来验证相关系数

    答案：B,C,D
    解析：
    回归分析是对具有相关关系的变量之间的数量联系进行测定，确定相关的数学方程式，根据这个数学方程式可以从已知量来推测未知量，从而为估算和预测提供了一个重要方法，A、E两项错误。一元线性回归模型是研究两个变量之间相关关系的最简单的回归模型，只涉及一个自变量，B、C两项正确。在现实中，模型的参数β0和β1都是未知的，需要利用样本数据去估计，采用的估计方法是最小二乘法，D项正确。

  • 第16题：

    在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为（ ）



    答案：C
    解析：

  • 第17题：

    对一般的多元线性回归方程，其标准差表达为式中的k为（ ）。

    Ⅰ.方程中的参数个数
    Ⅱ.自变量数加上一个常数项
    Ⅲ.一元线性回归方程中k=2
    Ⅳ.二元线性回归方程中k=2

    A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
    C、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
    D、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ


    答案：A
    解析：
    一般的多元线性回归方程，其标准差表达为:

    式中：k=方程中的参数个数(该数等于自变量数加上一个常数项)。注意，一元线性回归方程中k=2. D项二元线性回归方程中k=3

  • 第18题：

    一元线性回归方程一定进过的点是（　）。

    • A、(0，a)
    • B、(a，b)
    • C、(0，b)
    • D、(0，0)

    正确答案:A

  • 第19题：

    一元线性回归分析中，回归系数的t检验和回归方程的F检验所得结论是一致的。


    正确答案:正确

  • 第20题：

    如何利用一元线性回归分析的原理来求回归方程中两个回归系数a和b？


    正确答案: 两边取对数，化为线性问题。

  • 第21题：

    下列关于利用回归模型进行预测的说法，错误的有（）。

    • A、检验方法有方差分析、相关系数检验、t检验等
    • B、需要对回归系数、回归方程进行检验，以判定预测模型的经济性
    • C、一般情况下，一元线性回归需要同时进行方差分析、相关检验、t检验
    • D、对于一元线性回归，检验方法不同，检验效果也不同
    • E、一般情况下，一元线性回归选择其中一项检验即可

    正确答案:B,C,D

  • 第22题：

    回归计算中，当（）＞（）时，一元线性回归方程才具有真实意义。


    正确答案:线性相关系数；0.999

  • 第23题：

    填空题
    回归计算中，当（）＞（）时，一元线性回归方程才具有真实意义。

    正确答案： 线性相关系数,0.999
    解析： 暂无解析

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