用最小二乘法拟合回归直线方程，其基本原理是（ ）。

题目

用最小二乘法拟合回归直线方程，其基本原理是（ ）。

相似考题

1.用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使（ ）。A．实际Y值与理论 值的离差和最小B．实际Y值与理论 值的离差平方和最小C．实际Y值与Y平均值的离差和最小D．实际Y值与Y平均值的离差平方和最小

2.线性回归是对任意两个数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程，从而对该指标进行预测。（ ）

3.用最小二乘法拟合时间序列的直线趋势方程Y=a＋bt时,若0≤b≤1则该时间 序列的趋势为逐步上升的趋()此题为判断题(对，错)。

4.在直线回归分析中，根据最小二乘法求得两条直线回归方程 和 。一般情况下，它们之间的关系是A、交叉B、重合C、交叉或重合D、平行E、平行或重合

更多“ 用最小二乘法拟合回归直线方程，其基本原理是（ ）。 ”相关问题

  • 第1题：

    直线回归分析中,对回归系数做假设检验的目的是

    A、检验回归系数b是否等于0

    B、检验两总体回归系数是否相等

    C、检验回归方程的拟合优度

    D、推断两变量是否存在直线依存关系

    E、判断回归方程代表性的好坏


    参考答案：D

  • 第2题：

    用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使( )。

    A．实际Y值与理论Y值的离差和最小

    B．实际Y值与理论Y值的离差平方和最小

    C．实际Y值与Y平均值的离差和最小

    D．实际Y值与Y平均值的离差平方和最小


    正确答案：B
    解析：最小二乘法估计回归方程中参数的原理是：每一个指标实测值与指标理论值的离差平方和最小，即Q(β0，β1)=最小。

  • 第3题：

    评价回归直线方程拟合优度如何的指标有（ ）。



    答案：C
    解析：

  • 第4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5题：

    直线回归通过拟合( )来描述两变量间的回归关系。

    A.相关系数
    B.非线性方程
    C.标准差
    D.线性方程
    E.曲线方程

    答案：D
    解析：
    直线回归方程为：y=b。+bx，称为回归方程的预测值；x为自变量b。为截距b为直线的斜率。

  • 第6题：

    线性回归是对两个具有（）的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程。

    • A、相同关系
    • B、不同关系
    • C、相关关系
    • D、相似关系

    正确答案:C

  • 第7题：

    判定系数R2的值越大，则回归方程（）。

    • A、拟合程度越低
    • B、拟合程度越高
    • C、拟合程度有可能高，也有可能低
    • D、用回归方程进行预测越不准确
    • E、用回归方程进行预测越准确

    正确答案:B,E

  • 第8题：

    最小二乘法的基本原理是：在所有拟合的直线中，与所测实际数据的偏差平方和最大的那条直线为最优


    正确答案:正确

  • 第9题：

    利用最小二乘法的原理配合的直线回归方程，要求实际测定值的所有相关点到直线上的距离平方和等于0。


    正确答案:正确

  • 第10题：

    多选题
    判定系数R2的值越大，则回归方程（　　）。
    A

    拟合程度越低

    B

    拟合程度越高

    C

    拟合程度有可能高，也有可能低

    D

    用回归方程进行预测越不准确

    E

    用回归方程进行预测越准确


    正确答案： A,B
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    单选题
    直线回归分析中，对回归系数做假设检验的目的是（）。
    A

    检验回归系数b是否等于0

    B

    检验两总体回归系数是否相等

    C

    检验回归方程的拟合优度

    D

    推断两变量是否存在直线依存关系

    E

    判断回归方程代表性的好坏


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    单选题
    评价回归直线方程拟合优度如何的指标有（）
    A

    回归系数b

    B

    直线截距a

    C

    判定系数r2

    D

    相关系数r


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    根据最小二乘法拟合的趋势回归方程为：Tt= 112.67+0.698t，R2＝0.944，说明（ ）。

    A.该回归方程的拟合效果较好

    B.该回归方程的拟合效果较差

    C.该方程对变量的解释程度为94.4%

    D.时间每增加一个单位，T增加0.698个单位

    E.时间每增加一个单位，T平均增加0.698个单位


    正确答案：ACE

  • 第14题：

    用最小二乘法确定直线回归方程的原则是

    A.各观测点距回归直线的纵向距离相等

    B.各观测点距回归直线的纵向距离平方和最小

    C.各观测点距回归直线的垂直距离相等

    D.各观测点距回归直线的垂直距离平方和最小

    E.各观测点距回归直线的纵向距离最小


    正确答案：B

  • 第15题：

    根据最小二乘法拟合直线回归方程是使（ ）。



    答案：A
    解析：
    最小二乘法就是使得因变量的观测值yi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16题：

    现有八家百货公司，每个公司人均月销售额和利润率资料如表5—3所示。



    用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使（）。



    答案：B
    解析：

  • 第17题：

    拟合直线回归方程yc=a+bx有什么要求？其参数a、b的经济涵义是什么？
    拟合直线回归方程的要求是：找到合适的参数a、b，使所确定的回归方程能够做到；实际的y值与对应的理论值yc的离差平方和为最小值。即：Q=∑（y-yc）2=∑（y-a-bx）2=最小值。按此要求配合的酬归方程，比用其他方法配合的回归方程的代表性要高。回归方程中参数a代表直线的起点值，在数学上称为直线的纵轴截距；参数b称为回归系数，表示自变量增加一个单位时因变量的平均增加值。
    略

  • 第18题：

    用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察点与直线的纵向距离的平方和最小。


    正确答案:正确

  • 第19题：

    用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察点（）。

    • A、距直线的纵向距离相等
    • B、距直线的纵向距离的平方和最小
    • C、与直线的垂直距离相等
    • D、与直线的垂直距离的平方和最小

    正确答案:B

  • 第20题：

    评价回归直线方程拟合优度如何的指标有（）

    • A、回归系数b
    • B、直线截距a
    • C、判定系数r2
    • D、相关系数r

    正确答案:C

  • 第21题：

    问答题
    如何解释多元线性回归系数的含义？如何度量回归方程拟合优度？拟合优度的好坏是否可作为回归方程优劣是重要标志？

    正确答案： 回归系数表示自变量x对因变量y的影响程度。回归系数越大表示x对y影响越大，正的回归系数表示y随x增大而增大，负的回归系数表示y随x增大而减小。
    用样本决定系数（回归平方和与总离差平方和的比例）作为评判一个模型拟合优度的标准。
    拟合优度的好坏可以作为回归方程优劣的重要标志，但不是判断模型质量的唯一标准，有时为了追求模型的实际意义，可以在一定程度上放宽对拟合优度的要求。
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    判断题
    最小二乘法的基本原理是：在所有拟合的直线中，与所测实际数据的偏差平方和最大的那条直线为最优
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    问答题
    拟合直线回归方程yc=a+bx有什么要求？其参数a、b的经济涵义是什么？

    正确答案： 拟合直线回归方程的要求是：找到合适的参数a、b，使所确定的回归方程能够做到；实际的y值与对应的理论值yc的离差平方和为最小值。即：Q=∑（y-yc）2=∑（y-a-bx）2=最小值。按此要求配合的酬归方程，比用其他方法配合的回归方程的代表性要高。回归方程中参数a代表直线的起点值，在数学上称为直线的纵轴截距；参数b称为回归系数，表示自变量增加一个单位时因变量的平均增加值。
    解析： 暂无解析

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