14、一元回归模型的中心思想是通过数学模型,配合一条较为理想的趋势线,这条趋势线必须满足:⑴原数列的观测值与模型估计值的离差平方和为最小;⑵原数列观测值与模型估计值的离差总和为0。

题目

14、一元回归模型的中心思想是通过数学模型,配合一条较为理想的趋势线,这条趋势线必须满足:⑴原数列的观测值与模型估计值的离差平方和为最小;⑵原数列观测值与模型估计值的离差总和为0。


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  • 第1题:

    在回归分析中,估计回归系数的最小二乘法的原理是使得( )的离差平方和最小。

    A.自变量观测值与均值之间
    B.因变量估计值与均值之间
    C.自变量观测值与估计值之间
    D.因变量观测值与估计值之间

    答案:D
    解析:
    此题考查最小二乘法。最小二乘法就是使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计参数β0和β1的方法。

  • 第2题:

    最小二乘法的原理是使得( )最小。

    A.因变量的观测值Yi与自变量的观测值Xi之间的离差平方和
    B.因变量的观测值Yi与估计值之间的离差平方和
    C.自变量的观测值Xi与均值之间的离差平方和
    D.因变量的观测值Yi与均值之间的离差平方和

    答案:B
    解析:
    【知识点】 最小二乘法;
    最小二乘法就是使因变量的观测值Yi与估计值之间的离差(又称残差)平方和最小来估计参数和的方法。

  • 第3题:

    在回归分析中,总离差平方和为()

    • A、变形观测值与变形观测值的回归值之差的平方和
    • B、变形观测值的回归值与变形观测值的平均值之差的平方和
    • C、变形观测值与变形观测值的平均值之差的平方和
    • D、以上答案均不正确

    正确答案:C

  • 第4题:

    最小二乘法的基本原理是:要求实际值与趋势值的离差平方和为最小,以此拟合出优良的趋势模型,从而测定长期趋势。()


    正确答案:正确

  • 第5题:

    采用最小平方法拟合的回归方程,要求满足的条件是()。

    • A、因变量实际值与其估计值的离差总和为0
    • B、因变量实际值与其平均值的离差总和为0
    • C、因变量实际值与其估计值的离差平方和最小
    • D、因变量实际值与其平均值的离差平方和最小

    正确答案:C

  • 第6题:

    用最小平方配合直线趋势要求()。

    • A、观察值与趋势值之间的离差平方和等于零
    • B、观察值与趋势值的离差平方和为最小
    • C、观察值与趋势值之间的离差平方和为最小
    • D、观察值与趋势值之间的离差平方和为1

    正确答案:C

  • 第7题:

    在回归分析中,根据拟合的数学模型计算出来的、与实际值对应的值,称为()。

    • A、预测值
    • B、理论值
    • C、估计值
    • D、观测值

    正确答案:B

  • 第8题:

    用最小平方法配合直线趋势要求()

    • A、观察值与趋势值之间的离差平方和等于零。
    • B、观察值与趋势值的离差平方和为最小。
    • C、观察值与趋势值之间的离差平方和为最小。
    • D、观察值与趋势值之间的离差平方和等于1

    正确答案:C

  • 第9题:

    单选题
    最小二乘法的原理是使得(   )最小。
    A

    因变量的观测值与自变量的观测值之间的离差平方和

    B

    因变量的观测值与估计值之间的离差平方和

    C

    自变量的观测值与均值之间的离差平方和

    D

    因变量的观测值与均值之间的离差平方和


    正确答案: A
    解析:

  • 第10题:

    单选题
    在回归分析中,总离差平方和为()
    A

    变形观测值与变形观测值的回归值之差的平方和

    B

    变形观测值的回归值与变形观测值的平均值之差的平方和

    C

    变形观测值与变形观测值的平均值之差的平方和

    D

    以上答案均不正确


    正确答案: B
    解析: 暂无解析

  • 第11题:

    单选题
    用最小平方法配合直线趋势要求()
    A

    观察值与趋势值之间的离差平方和等于零。

    B

    观察值与趋势值的离差平方和为最小。

    C

    观察值与趋势值之间的离差平方和为最小。

    D

    观察值与趋势值之间的离差平方和等于1


    正确答案: B
    解析: 暂无解析

  • 第12题:

    单选题
    利用最小平方法配合回归方程的数学依据是:令观察值和估计值之间()。
    A

    所有离差皆为零

    B

    离差之和为零

    C

    离差的平方和为零

    D

    离差平方和为最小


    正确答案: C
    解析: 暂无解析

  • 第13题:

    在回归分析中,估计回归系数的最小二乘法的原理是()。

    A:使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小
    B:使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小
    C:使得观测值与估计值之间的乘积最小
    D:使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小

    答案:D
    解析:
    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参数的方法。

  • 第14题:

    对于一元线性回归模型,最小二乘方法是被解释变量的估计值与观测值的差值平方和达到最小时所求得的值作为参数的估计量。( )


    答案:对
    解析:
    最小二乘方法的标准是使残差平方和,即被解释变量的估计值与观测值的差值平方和达到最小。

  • 第15题:

    各实际观测值与估计值的离差平方和称为()。

    • A、总离差平方和
    • B、残差平方和
    • C、回归平方和
    • D、判定系数

    正确答案:B

  • 第16题:

    利用最小平方法配合回归方程的数学依据是:令观察值和估计值之间()。

    • A、所有离差皆为零
    • B、离差之和为零
    • C、离差的平方和为零
    • D、离差平方和为最小

    正确答案:D

  • 第17题:

    最小平方的中心思想,使通过数学模型,配合一条较为理想的趋势线。这条趋势线必须满足()。

    • A、原数列的观察值与模型的估计值的离差平方和为零
    • B、原数列的观察值与模型的估计值的离差平方和为最小
    • C、原数列的观察值与模型的估计值的离差总和为零
    • D、原数列的观察值与模型的估计值的离差总和为最小

    正确答案:B

  • 第18题:

    用最小二乘法配合趋势方程必须满足下面要求()。

    • A、趋势值与观察值离差之和小于零
    • B、趋势值与观察值之和为零
    • C、趋势值与观察值离差之和最小
    • D、趋势值与观察值离差平方和最小

    正确答案:D

  • 第19题:

    最小二乘法是根据历史数据拟合出一条发展趋势线,使该线与实际值之间的()为最小。

    • A、离差之和
    • B、离差平方和
    • C、方差之和
    • D、方差平方和

    正确答案:B

  • 第20题:

    各实际观测值与回归值的离差平方和称为()。

    • A、回归平方和
    • B、剩余平方和
    • C、总离差平方和
    • D、估计标准误差

    正确答案:B

  • 第21题:

    单选题
    用最小二乘法配合趋势方程必须满足下面要求()。
    A

    趋势值与观察值离差之和小于零

    B

    趋势值与观察值之和为零

    C

    趋势值与观察值离差之和最小

    D

    趋势值与观察值离差平方和最小


    正确答案: B
    解析: 暂无解析

  • 第22题:

    单选题
    在回归分析中,估计回归系数的最小二乘法的原理是(  )。[2014年真题]
    A

    使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小

    B

    使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小

    C

    使得观测值与估计值之间的乘积最小

    D

    使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小


    正确答案: C
    解析:
    最小二乘法是指使因变量的观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计参数的方法。

  • 第23题:

    单选题
    最小二乘法是根据历史数据拟合出一条发展趋势线,使该线与实际值之间的()为最小。
    A

    离差之和

    B

    离差平方和

    C

    方差之和

    D

    方差平方和


    正确答案: A
    解析: 暂无解析

  • 第24题:

    单选题
    在回归分析中,根据拟合的数学模型计算出来的、与实际值对应的值,称为()。
    A

    预测值

    B

    理论值

    C

    估计值

    D

    观测值


    正确答案: B
    解析: 暂无解析