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文档简介

1、回归分析测试问题的应用(一)1，选择题1.在两个变量和的回归模型中，通常用于说明回归效果，准确描述为(d)A.越小，残差平方和越小。b .越大，残差平方和越大C.与残差平方和无关的d。越小，残差平方和越大2.下面显示了四个残差图形，表明错误序列是自相关的(b)(A) (B)(C) (D)3.对两个变量执行线性回归分析时，有以下步骤：描述生成的回归线性方程。数据收集，求线性回归方程。寻找未知参数。根据收集的数据绘制散点图根据可行性要求，如果可以为变量指定线性相关结论，则以下操作中正确的是(d)A.b .C.d .以下哪一项是(b)A.两个变量都有相关关系。b .人类的知识与相应的年龄有关C.散点

2、图上的每个点都是分布的。d .从散点图中得出的回归直线方程是有意义的5.在下图中，散点图与相关系数r不匹配(b)2、填空1.OLSE估计的特性线性、无偏、最小方差。2.学习回归分析的目的是预测和控制实际问题。3.查看统计值和p值之间的关系。P(|值|)=P值；P值越小，|值|越大，回归方程式越大。4.在一元线性回归中，SST自由度为n-1，SSE自由度为n-2，SSR自由度为1。在多元线性回归中，样品决定系数。三、叙述问题1.描述了一元线性回归模型中回归方程系数的解和结果(OLSE法)答案：定义偏差的平方和最小二乘事故寻找参数的估计值。最小化偏差平方和，满足以下条件：根据微分中值定理，可以得到

3、：解正则方程的话：逮捕令在一元线性回归模型中，回归方程系数可以表示为描述多元线性回归模型的基本假设。答案：1。分析变量不是随机的假设2.e ()=0。3.var ()=，=1，2，假设nCov ()=0，=1，2，n；4.分析变量是线性独立的。假设5。回归模型中随机误差项的含义是什么？答：由于引入随机误差项，才把变量之间的关系解释为一个随机方程，然后可以随机使用数学方法研究y和的关系。客观经济现象错综复杂，一个经济现象很难用有限元准确地解释，任意误差项目可以概括由于人们的认识和其他客观原因的限制而没有考虑到的各种偶然因素。4.在回归分析应用程序中，数据经常包括一些异常观测，这些观测的原因是什么(至少5个)？答案：异常错误的原因：(1)复制或输入错误的数据注册错误；(2)数据测量误差；(3)数据随机误差；(4)重要参数不足。(五)观测资料不足；(6)异方差；(7)模型选择错误，线性模型不适用；4、证明问题1.SST=SSR SSE证明证明：证明：错误项目方差的偏转估计。证明：3.证明回答：参考问题：1.在回归分析中，数据点与回归线的相应位置之间的差值为(b)A.总偏差平方和b .残差平方和C.回归平方和d .相关指数R2以下结论是正确的(c)函数关系是确定性关系。相关关系是非决定性关系。回归分析是统计分析两个有函数关系的变量的一种方法。回归分析是统计分析两个相关变量的

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