多元线性回归模型习题及答案(word文档良心出品)

1、多元线性回归模型一、单项选择题1. 在由n30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得多重决定系数为0.8500,则调整后的多重决定系数为（ D）A. 0.8603 B. 0.8389 C. 0.8655D.0.83272. 下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的（ B）A. 9 （消费）=500+0.8 h （收入）B. Qd （商品需求）=10+0.8 h （收入）+0.9卩（价格）C. 。（商品供给）=20+0.75卩（价格）Y1*6K 乞D. 丫（产出量）=0.65口（劳动）旳（资本）3. 用一组有30个观测值的样本估计模型% =6呐后，在0.05的显著性水平上对bl

2、的显著性作t检验，则6显著地不等于零的条件是其统计量t大于等于（C ）A lo.o5 （30） B. b.025 （28） c，o.o25 （27） D. F 0.025 （1,28）4. 模型lnytnb0Pnxth中,b的实际含义是（B）A. X关于y的弹性B.y关于X的弹性CM关于y的边际倾向D.，关于的边际倾向5. 在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于X则表明模型中存 在（C ）A. 异方差性B.序列相关C.多重共线性D.高拟合优度6. 线性回归模型 yt =bo bixn b2X2tbkXkt ut 中，检验 Ho : bt = 0（i = 0,1,2,

3、k）时,所用的统计量l”i-服从(C )A. t (n-k+1) B.t (n-k-2)C.t (n-k-1) D.t (n-k+2)7.调整的判定系数八与多重判定系数二一 “之间有如下关系（D ）A. R2n口厂2R2B.R -1n -1n -k_1n -k -12n1222C. R2 =1(1 ROD. R2=1(1ROnk1n k1&关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是（C ） OA. 只有随机因素B.只有系统因素C.既有随机因素，又有系统因素 D.A、B、C都不对9在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是（k为解释变量个数）:（C ）B*k+1C n 30 或 n 3

4、 （ k+1） D n 3010、下列说法中正确的是： （D ）2A如果模型的R很高，我们可以认为此模型的质量较好2B如果模型的R较低，我们可以认为此模型的质量较差C如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量D如果某-参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量11. 半对数模型丫 0, : PX中，参数的含义是（C ） OA. X的绝对量变化，引起 丫的绝对量变化B. Y关于X的边际变化C. X的相对变化，引起丫的期望值绝对量变化D. 丫关于X的弹性12. 半对数模型ay梯|中，参数的含义是（A）。A. X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y的相对变化率B. 丫关于X的弹

5、性C. X的相对变化，引起丫的期望值绝对量变化D. 丫关于X的边际变化13. 双对数模型lnY =rjn X中，参数1的含义是（D ）。A. X的相对变化，引起丫的期望值绝对量变化B. 丫关于X的边际变化C. X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y的相对变化率D. 丫关于X的弹性二、多项选择题1. 将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有（？）A.直接置换法B.对数变换法C.级数展开法D.广义最小二乘法E.加权最小二乘法2.在模型lnYi =lnM ln Xa，- + (ABCDA. Y与X是非线性的C. In丫与r是线性的E. 丫与In X是线性的B. 丫与一 |是非线性的D

6、.InY与InX是线性的3. 对模型yt=bobixitb2x2tut进行总体显著性检验, 则有（ BCD ）如果检验结果总体线性关系显著,A. S b2 =0d. d H0,d HO4.剩余变差是指(B.E.ACDE0 = 0上2 =00 = b2 = 0C.D = 0,b2 = 0A. 随机因素影响所引起的被解释变量的变差B. 解释变量变动所引起的被解释变量的变差C. 被解释变量的变差中，回归方程不能做岀解释的部分D. 被解释变量的总变差与回归平方和Z差E. 被解释变量的实际值与回归值的离差平方和5.回归变差（或回归平方和）是指（BCD )A.被解释变量的实际值与平均值的离差平方和B. 被

7、解释变量的回归值与平均值的离差平方和C. 被解释变量的总变差与剩余变差Z差D. 解释变量变动所引起的被解释变量的变差E. 随机因素影响所引起的被解释变量的变差3. 设k为回归模型屮的参数个数（包括截距 项）用的F统计量可表示为（）。,则总体线性回归模型进行显著性检验时所.瓦 e p/ (k1)V (Y?Y) 2 (k1)D (nk)Fh(k1)c.(1 R2) (n k)dFHn k)e. (1-RO (k-1)(1 一 R2) (n 一k)7.在多元线性回归分析屮，修正的可决系数A. R20(j-1,2,.,ko通常假定X为非随机变量，这个假设自动成立。随机2误差项Ut为服从正态分布的随机变

8、量，即UtN(O,二)。(6)解释变量之间不存在多重共线性，即假定各解释变量之间不存在线性关系，即不存在多重共线性。2. 在多元线性回归分析屮，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？解答：因为人们发现随着模型中解释变量的增多，多重决定系数R2的值往往会变大，从而增加了模型的解释功能。这样就使得人们认为要使模型拟合得好，就必须增加解释变量。但是，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得待估参数的个数增加，从而损失自由度，而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问题，比如，降低预测精确度、引起多重共线性等等。为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的拟合优度。

9、3. 修正的决定系数R2及其作用。2_ et/ n k - 1解答：R2=1* 2,其作用有：(1)用自由度调整后，可以消除拟合优度为(yt-)/n T评价中解释变量多少对决定系数计算的影响；(2)对于包含解释变量个数不同的模型，可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高低，但不能用原来未调整的决定系数来比较。4. 常见的非线性回归模型有几种情况？解答：常见的非线性回归模型主要有 :(1) 对数模型 Inyt =bo bln xt ut(2) 半对数模型 yt = bo 0 In Xt ut 或 In yt =bo bixtut111(3) 倒数模型 y = bo bi u 或一=bob

10、i uxyx(4) 多项式模型y =bodx b2X2bkXkuK(5) 成长曲线模型包括逻辑成长曲线模型yt近和Gompertz成长曲线模型1 +boe 曲K柚七yAe5. 观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 yt = bo b (xt ut yt 二 bo d log xt ut log yt = bo bi log xt ut yt = bo /(bXt) ut解答：系数呈线性，变量非线性；系数呈线性，变量非呈线性；系数和变量均为非线性；系 数和变量均为非线性。6. 观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 yt= bo bi

11、 log xt ut 屮=bo bi 4 人)-ut yt 6/(6 焉)5 yt=1 b(1-x,) g解答：系数呈线性，变量非呈线性；系数非线性，变量呈线性系数和变量均为非线性； 系数和变量均为非线性。五、计算和分析题1. 根据某地1961 -1999年共39年的总产岀丫、劳动投入L和资本投入K的年度数据，运用 普通最 小二乘法估计得出了下列回归方程：AlnY = -M + 1.4511nL4-0J8411nK(0.237) (0.083)(0.048),DW=0.858式下括号屮的数字为相应估计量的标准误。(1) 解释回归系数的经济含义；(2) 系数的符号符合你的预期吗？为什么？解答：(

12、1)这是一个对数化以后表现为线性关系的模型，InL的系数为1.451意味着资本投入K保持不变时劳动一产出弹性为1.451 ；lnK的系数为0.384意味着劳动投入L保持不变时资本一 产出弹性为0.384.(2)系数符号符合预期，作为弹性，都是正值。2. 某计量经济学家曾用19217941年与1945-1950年(1942T944年战争期间略去)美国国内消费C和工资收入W、非工资一非农业收入P、农业收入A的时间序列资料，利用普通最小二乘法估计得出了以下回归方程：V =8.133 1.059W 0.452P 0.121A(8.92)(0.17)(0.66)(1.09)2R =0.95 F =107

13、.37式下括号中的数字为相应参数估计量的标准误。试对该模型进行评析，指出其屮存在的问题。解答：该消费模型的判定系数R2=0.95,f统计量的值F-107.37,均很高，表明模型的整体拟合程 度很高。计算各回归系数估计量的t统计量值得：to=8.133-：-8.92-0.91 ,1=1.059 w 0.17 =6.10t2 = 0.452-:0.66二0.69 , tA 0.121亠1.09 = 0.11。除ti夕卜，其余T值均很小。工资收 入W的系数t检验值虽然显著，但该系数的估计值却过大，该值为工资收入对消费的边际效应，它的值 为1.059意味着工资收入每增加一美元，消费支出增长将超过一美元

14、，这与经济理论和生活常识都不 符。另外，尽管从理论上讲，非工资一非农业收入与农业收入也是消费行为的重要解释变量，但二者 各自的t检验却显示出它们的效应与0无明显差异。这些迹象均表明模型中存在严重的多重共线性，不同收入部分之间的相互关系掩盖了各个部分对解释消费 行为的单独影响。23. 计算下面三个自由度调整后的决定系数。这里，R为决定系数，n为样本数目，k为解释变量个数。贰=075n = Sk=2(2) R2 二0.35n =k = 3R2二0.95n = _k=5解答:R2-1 -n -1(1 RO -1 8n(1 0.75)-0.65nkR-2-129 -1(2) R=1(1-0.35)0.

15、04931-2311 R2=1(1 0.95) =0.9431-5-14. 设有模型齐讥“心河,试在下列条件下:b +b2=1bi=b2。分别求出b, b2的最小二乘估计量。解答：当6时，模型变为 yX =b -Xn) 5,可作为一元回归模型来n，(冷-x2t)(yt-xj(Nt-xJ, (yt-xG对待b22n区X2J (二区-x“)当bi二应时，模型变为yA bj bi(xn x2t) ut，同样可作为一元回归模型来对待2 (x xGyt(%tX2t)yt0j22-n* (XitX2t) -c (XitXat)5 假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数

16、，以便决定是否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者。你通过整个学年收集数据，得到两个可能的解释性方程：方程 A：二 125.0-15.0Xi -1 .OX2 1.5X30.75方程 B： (1)=123.014.0X1 5.5X2 3.7X4R2=0.73其中：丫一一某天慢跑者的人数Xi 一一该天降雨的英寸数X2 一一该天日照的小时数X3 该天的最高温度(按华氏温度)X4 一 一第二天需交学期论文的班级数请回答下列问题：(1)这两个方程你认为哪个更合理些，为什么？(2)为什么用相同的数据去估计相同变量的系数得到不同的符号？解答：(1)第2个方程更合理一些，因为某天慢跑者的人数同该天日照的小时数应该

17、是正相关的。(2 )出现不同符号的原因很可能是由于X2与X3高度相关而导致出现多重共线性的缘故。从生活经验来看也是如此，日照时间长，必然当天的最高气温也就高。而日照时间长度和第二天需交学期论文的班级数是没有相关性的。6假定以校园内食堂每天卖出的盒饭数量作为被解释变量，盒饭价格、气温、附近餐厅的盒饭 价格、学校当日的学生数量(单位：千人)作为解释变量，进行回归分析；假设不管是否有假期，食 堂都营业。不幸的是，食堂内的计算机被一次病毒侵犯，所有的存储丢失，无法恢复，你不能说出独立变量分别代表着哪一项！下面是回归结果(括号内为标准差):Y? =10.6 28.4Xii 12.7X21 0.61 Xsi 5.9X4i2(2.6)(6.3)(0.61)(5.9)R