多元线性回归模型习题及答案

1、、单项选择题多元线性回归模型1.在由n 30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 ,那么调整后的多重决定系数为( D )A. 0.8603 B. 0.8389 C. 0.8655D.0.83272.以下样本模型中,哪一个模型通常是无效的BC I一、A. Ci 消费=500+0.8 I1 收入B. Qid 商品需求=10+0.8 I,收入+0.9 P 价格C.D.Qi 商品供应=20+0.75 Pi 价格Y r HI 0.6 4 K 0.4(广出量)=0.65 Li (劳动)Ki资本3 .用一组有30个观测值的样本估计模型ytb0 blXlt b

2、2X2t Ut后,在0.05的显著性水平上对b1的显著性作t检验,那么bl显著地不等于零的条件是其统计量t大于等于CA t0.05 30B.t0. 02528 C.t0.02527D. F0.025 1,284 .模型1nyt1nb0bllnXtUt中,b1的实际含义是BA. X关于y的弹性B.y关于X的弹性c. X关于y的边际倾向d. y关于X的边际倾向5、在多元线性回归模型中,假设某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1 ,那么说明模型中存在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3模型ytb0b1X1tb2X2t bkXktut中,检3HH0:bt0i 0,

3、1,2,.k时,所用的统计量A.t(n-k+1)B.t(n-k-2)C.t(n-k-1)D.t(n-k+2)服从C 与多重判定系数7.调整的判定系数之间有如下关系A.R2B.R2 12n 1_2C. R2 1 (1 R2)D.n k 1-2n 1 f 2R2 1 (1 R2)n k 18 .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 CA.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根本要求是k为解释变量个数D ).)：(C )B n<k+1C n>30 或 n>3 k+1 D n >30

4、10、以下说法中正确的选项是： D 2 一 .A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如果某一参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Y 011nx 中,参数 1的含义是C.A. X的绝对量变化,引起 Y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 Y的期望值绝对量变化D. 丫关于X的弹性12.半对数模型lnY 0 lX 中,参数1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.Y关于X的弹性C.X的相对

5、变化,引起 Y的期望值绝对量变化D.Y关于X的边际变化13.双对数模型1nY 011nx中,参数i的含义是 D.A.X的相对变化,引起 Y的期望值绝对量变化B.Y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.Y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1nYi ln 011nxi 1中ABCDA. Y与X是非线性的C. lnY与1是线性的E. Y与ln X是线性的B. Y与1是非线性的3.对模型 yt b0 b1x1t b

6、2x2t那么有 BCD A. b1 b2 0B.D. b1 0,b2 0 E.4.剩余变差是指ACDEUt进行总体显著性检验,b10,b2 0131b2 0如果检验结果总体线性关系显著,C.bi0,b2 0D.lnY与lnX是线性的A.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,回归方程不能做出解释的局部D.被解释变量的总变差与回归平方和之差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

7、之差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6 .设k为回归模型中的参数个数包括截距项,那么总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表不为.0? Y2 n k吊 Y2 k 1A.e2,k 1b.e2,n kRk 11 R2 n kC. 1 R2 n kd.R2 k 1R2 (n k)22、R与可决系数R之间().R2 > R22R可能为负值E. (1 R2) (k 1)7.在多元线性回归分析中,修正的可决系数A. R2<R2B.C. R2只能大于零D.三、名词解释偏回归系数；回归变差、剩余变差；多重决定系数、调整后的决定系数、偏相关系

8、数名词解释答案1 .偏回归系数：2 .回归变差：简称 ESS,表示由回归直线(即解释变量)所解释的局部,表示 x对y的线性 影响.3 .剩余变差：简称RSS是未被回归直线解释的局部, 是由解释变量以外的因素造成的影响.4 .多重决定系数：在多元线性回归模型中,回归平方和与总离差平方和的比值,也就是在被解释变量的总变差中能由解释变量所解释的那局部变差的比重,我们称之为多重决定系数,仍用R表示.R2,是为了克服多重决定系数会随着5 .调整后的决定系数：又称修正后的决定系数,记为 解释变量的增加而增大的缺陷提出来的,2其公式为：R21e2/(n k 1)(yt y)/(n 1)6 .偏相关系数：在丫

9、、*、X三个变量中,当X1既定时(即不受 X1的影响),表示丫与X2之间 相关关系的指标,称为偏相关系数,记做RY2.1.四、简答1 .给定二元回归模型：yt bo b1x1t b2x2t Ut,请表达模型的古典假定.解答：(1)随机误差项的期望为零,即E(ut) 0.(2)不同的随机误差项之间相互独立,即 cov(uUs) E(Ut E(ut)(us E(us) E(utUs) 0.(3)随机误差项的方差与 t 无关, 为一个常数,即 var(ut)2.即同方差假设.(4)随机误差项与解释变量不相关,即cov(Xjt,ut) 0 (j 1,2,., k).通常假定xjt为非随机变量,这个假设

10、自动成立.(5)随机误差项ut为服从正态分布的随机变量,即 ut : N(0, 2).(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中,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：由于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,比方,降低预测精确度、引起多重

11、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.23 .修正的决定系数R及其作用.一e2/n k 1解答：R2 1 ,其作用有：(1)用自由度调整后,可以消除拟合优度(yt y) /n 1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拟它们的拟合优度的上下,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： 对数卞型ln yt b0匕ln xt ut(2)半对数模型ytb0b1 Inxtut 或 Inytb0txtut一,1.11 倒数模型yb0 b1-u或一

12、b0b1 -uxyx2k(4)多项式模型yb0blxb2x.bkxu成长曲线模型包括逻辑成长曲线模型yt K-和Gompertz成长曲线模型 1 b0e b1tK b.4yt e 0H5 .观察以下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. ytb0b1xt3ut ytb0b1logxt5 log ytb0 "log% 5 yt d/(白) 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 .观察以下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 b0 b110gxt ut yt b0 b

13、(b2xt) ut yt b0 /(b1 xt) ut yt 1 b0(1 xb) ut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19611999年共39年的总产出Y、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以下回归方程：(0.237) (0.083) (0.048),DW=0.858式下括号中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：(1)这是一个对数化以后表现为线性关系的模型,lnL的系数为1.451意味着资本投入K保持

14、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19211941年与19451950年(19421944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：Y? 8.133 1.059W 0.452P 0,121A (8.92)(0.17)(0.66)(1.09)_ 2 一 一一R 0.95 F 107.37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

15、中存在的问题.解答：该消费模型的判定系数R20.95, f统计量的值F 107.37,均很高,说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：t0 8.133 8.92 0.91 ,t11.059 0.17 6.10t20.452 0.66 0.69, t3 0.121 1.09 0.11.除 t1外,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,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

16、 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,不同收入局部之间的相互关系掩盖了各个局部对解释消费 行为的单独影响.k为解23.计算下面二个自由度倜整后的决定系数.这里,R为决定系数,n为样本数目,(1)R20.752R0.35(3)R20.95解答：(1) R2 1释变量个数.nk 2nk 3nk 50.65n 1 (1 R2) 1 -8-(1 0.75)n k 18 2 129 1(2) R 1 (1 0.35)0.049 3 1c -2311 R2 1 (1 0.95) 0.9431 5 14.设有模型yt6 bx1t b2

17、x2t Ut,试在以下条件下：bb2 1b1b2.分别求出b , b2的最小二乘估计量.解答：当b1b21时,模型变为ytX2tb0bi(X1tX2t)Ut,可作为一元回归模型来n(. X2t)(yt X2t)(. X2t)(yt .)对彳寺b 22n(X1t X2t)(X1t X2t)当bi b2时,模型变为yt b0 b1(X1t X2t) Ut ,同样可作为一元回归模型来对待n (% X2t)yt(X1t X2t) ytb1372 33772-n (X1t X2t)( (X1t X2t)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,以便决定是否修建

18、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： Y?125.015.0X11.0X21.5X3R20.75方程 B： Y?123.014.0X15.5X23.7X4R20.73其中：Y 某天慢跑者的人数X1 该天降雨的英寸数X2 该天日照的小时数X3 该天的最高温度(按华氏温度)X4 第二天需交学期论文的班级数请答复以下问题：(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,由于某天慢跑者的人数同该天日照的小时数应该是正 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,所有的存储丧失,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 28.4X1i 12.7X2i 0.6仅§ 5.9X4i-2