第一章 课后习题解答(应用回归分析)_第1页
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文档简介

1、.1、 变量间统计关系和函数关系的区别是什么？答：函数关系是一种确定性的关系，一个变量的变化能完全决定另一个变量的变化；统计关系是非确定的，尽管变量间的关系密切，但是变量不能由另一个或另一些变量唯一确定。2、 回归分析与相关分析的区别和联系是什么？答：联系：刻画变量间的密切联系；区别：一、回归分析中，变量y称为因变量，处在被解释的地位，而在相关分析中，变量y与x处于平等地位；二、相关分析中y与x都是随机变量，而回归分析中y是随机的，x是非随机变量。三、回归分析不仅可以刻画线性关系的密切程度，还可以由回归方程进行预测和控制。3、 回归模型中随机误差项的意义是什么？主要包括哪些因素？答：随机误差项

2、的引入，才能将变量间的关系描述为一个随机方程。主要包括：时间、费用、数据质量等的制约；数据采集过程中变量观测值的观测误差；理论模型设定的误差；其他随机误差。4、 线性回归模型的基本假设是什么？答：1、解释变量非随机；2、样本量个数要多于解释变量(自变量)个数；3、高斯-马尔科夫条件；4、随机误差项相互独立，同分布于。5、 回归变量设置的理论根据？在设置回归变量时应注意哪些问题？答：因变量与自变量之间的因果关系。需注意问题：一、对所研究的问题背景要有足够了解；二、解释变量之间要求不相关；三、若某个重要的变量在实际中没有相应的统计数据，应考虑用相近的变量代替，精品.或者由其他几个指标复合成一个新的

3、指标；四、解释变量并非越多越好。 6、 收集、整理数据包括哪些内容？答：一、收集数据的类型（时间序列、截面数据）；二、数据应注意可比性和数据统计口径问题（统计范围）；三、整理数据时要注意出现“序列相关”和“异方差”的问题；四、收集数据的样本量应大于解释变量；四、整理数据包括：拆算、差分、对数化、标准化以及提出极端值，有缺失值时的处理。7、 构造回归理论模型的基本根据是什么?答：收集到的数据变量之间的数学关系（线性、非线性）以及所研究问题背景的相关模型，例如数理经济中的投资函数、生产函数、需求函数、消费函数等。8、 为什么要对回归模型进行检验？答：回归模型建立好后，需要进行统计检验和模型经济意义

4、的检验。若不进行检验得到的模型可能不满足模型设定的假设（回归方程显著性、回归系数显著性、拟合优度检验、随机误差项的序列相关、异方差检验、解释变量的多重共线检验等），即便通过了统计学检验，有时由于模型设定或变量确定，样本量等原因，使得模型没有合理的经济意义，所以模型建立好后要进行检验。9、 回归模型有哪几个方面的应用？答：影响因素分析；经济变量控制；被解释变量预测。精品.10、 为什么要强调运用回归分析研究解决问题要定性分析和定量分析相结合？答：数理统计方法只是从事物的数量表面去研究问题，不涉及事物质的规定性。单纯的表面上的数量关系不能全面反映事物的本质，必须依靠专门学科的研究才能下定论，把参数估计的结果和

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