回归分析试卷

回归分析试卷Tag内容描述：<p>1、应用回归分析试题（一） 1、对于一元线性回归,， ，下列说法错误的是 (A)，的最小二乘估计， 都是无偏估计； (B)，的最小二乘估计，对，.，是线性的； (C)，的最小二乘估计，之间是相关的； (D)若误差服从正态分布，的最小二乘估计和极大似然估计是不一样的. 2、在回归分析中若诊断出异方差，常通过方差稳定化变化对因变量进行变换. 如果误差方差与因变量的期望成正比，则可通过下列哪种。</p><p>2、应用回归分析试题 一 1 对于一元线性回归 下列说法错误的是 A 的最小二乘估计 都是无偏估计 B 的最小二乘估计 对 是线性的 C 的最小二乘估计 之间是相关的 D 若误差服从正态分布 的最小二乘估计和极大似然估计是不一样的 2 在回归分析中若诊断出异方差 常通过方差稳定化变化对因变量进行变换 如果误差方差与因变量的期望成正比 则可通过下列哪种变换将方差常数化 A B C D 3 下列说法错误。</p><p>3、精品文档 1欢迎下载1欢迎下载1欢迎下载1欢迎下载 1 1 多元线性回归多元线性回归 在回归分析中 如果有两个或两个以上的自变量 就称为多元回归 事实 上 一种现象常常是与多个因素相联系的 由多个自变量的最优组合共同来预 测或估计因变量 比只用一个自变量进行预测或估计更有效 更符合实际 在实际经济问题中 一个变量往往受到多个变量的影响 例如 家庭消费 支出 除了受家庭可支配收入的影响外 还受诸如家。</p><p>4、逐步回归分析在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且 x 之间可能不完全相互独立的，可能有种种互作关系。在这种情况下可用逐步回归分析，进行 x 因子的筛选，这样建立的多元回归模型预测效果会更较好。逐步回归分析，首先要建立因变量 y 与自变量 x 之间的总回归方程，再对总的方程及每个自变量进行假设检验。当总的方程不显著时，表明该多元回归方程线性关系不成立；而当某个自变量对 y 影响不显著时，应该把它剔除，重新建立不包含该因子的多元回归方程。筛选出有显著影响的因子作为自变量，并建立“最优”回归。</p><p>5、School of Information and Mathematics 回归学习回归学习 2 of 36 内容概要 1 线性回归 2 多元线性回归 3 代价函数 4 逻辑回归 3 of 36 回归学习 回归属于有监督学习中的一种方法 该方法 的核心思想是从连续型统计数据中得到数学 模型 然后将该数学模型用于预测或者分类 该方法处理的数据可以是多维的 回归是由达尔文的表兄弟Francis Gal。</p><p>6、1、 多元线性回归在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响，表现在线。</p><p>7、2.5 多元逐步回归算法原理,多元回归模型首先将实际问题所提取的全部变量引入方程，然后再根据变量的显著性检验把方程中不重要的变量逐一剔除，建立新方程。 缺点：（1）首先在实际问题中，要提取合适的变量来建立回归方程本身不是一件很容易的事情，变量间可能存在高度的相互依赖性会给回归系数的估计带来不合理的解释； （2）其次变量的一次性引入方程，易导致计算量增大，运算效率降低，精度不够等问题。</p><p>8、第二章 回归分析概要第五节 多元线性回归分析一 模型的建立与假定条件在一元线性回归模型中，我们只讨论了包含一个解释变量的一元线性回归模型，也就是假定被解释变量只受一个因素的影响。但是在现实生活中，一个被解释变量往往受到多个因素的影响。例如，商品的消费需求，不但受商品本身的价格影响，还受到消费者的偏好、收入水平、替代品价格、互补品价格、对商品价格的预测以及消费者的数量等诸多因素的影响。在分析这些问题的时候，仅利用一元线性回归模型已经不能够反映各变量间的真实关系，因此，需要借助多元线性回归模型来进行量。</p><p>9、1,第 二 章 简单线性回归模型,第一节回归分析与回归方程,2,一、回归与相关,（一）经济变量之间的相互关系,1、 经济变量之间的相互关系,函数关系：,统计（相关）关系,2、相关关系的类型,1）从相关关系涉及的变量数量： 简单（一元）相关； 多重（复）相关,2）从变量相关的表现形式： 线性相关 ； 非线性相关,3）从变量相关关系变化的方向： 正相关； 负相关,变量间变化彼此没有联系时，称为不。</p><p>10、第六章 回归和回归分析,6.1 相关分析概述 6.2 相关分析 6.3 多元线性回归 6.4 曲线回归 6.5 逐步回归,1. 散点图 散点图是描述变量之间关系的一种直观方法。我们用坐标的横轴代表自变量X，纵轴代表因变量Y，每组数据(xi，yi)在坐标系中用一个点表示，由这些点形成的散点图描述了两个变量之间的大致关系，从中可以直观地看出变量之间的关系形态及关系强度。,6.1 相关分析概述,图6-1。</p>