应用回归分析试卷

1、题号一一三四合计备 注得分阅卷人审核人?应用回归分析?试卷测试时间共120分钟需使用计算器要求将答案做在做题纸上,做在别处无分.50分单项选择题每题 1分1.回归分析的建模依据为A.统计理论 B.预测理论C.经济理论D.数学理论2.随机方程式构造依据为A.经济恒等式B.政策法规C.变量间的技术关系D.经济行为3.回归模型的被解释变量一定是A,限制变量B.政策变量C.内生变量D.外生变量4.在同一时点或时期上,不同统计单位的相同统计指标组成的数据是A .时期数据B.时点数据C.时序数据D.截面数据B.研究解释变量和被解释变量的相关关系5.回归分析的目的为A.研究解释变量对被解释变量的依赖关系C.

2、研究被解释变量对解释变量的依赖关系D.以上说法都不对6.在回归分析中,有关被解释变量Y和解释变量A . Y为随机变量,X为非随机变量C.X、Y均为随机变量X的说法正确的为D.B. Y为非随机变量,X为随机变量X、丫均为非随机变量7.在X与丫的相关分析中A. X是随机变量,Y是非随机变量C.X和Y都是随机变量B. Y是随机变量,X是非随机变量D. X和Y均为非随机变量8.总体回归线是指A.解释变量X取给定值时,被解释变量B .样本观测值拟合的最好的曲线.Y的样本均值的轨迹.C.使残差平方和最小的曲线D.解释变量X取给定值时,被解释变量9.最小二乘准那么是指Y的条件均值或期望值的轨迹.A.随机误差

3、项6的平方和最小B. Y与它的期望值EY/X的离差平方和最小C. X与它均值EX的离差的平方和最小D.残差e的平方和最小10.根据经典假设,线性回归模型中的解释变量应为非随机变量,且A.与被解释变量Y不相关C.与回归值Y不相关B.与随机误差项名不相关D.以上说法均不对11.有效估计量是指A.在所有线性无偏估计中方差最大B.在所有线性无偏估计量中变异系数最小C.在所有线性无偏估计量中方差最小12.在一元线性回归模型中,仃2的无偏估计量 炉为 n、e2iA. n n 、ejC. ID.在所有线性无偏估计量中变异系数最大B.n 一22 .13判定系数R的取值范围为2.A. 0 - R -2D.B.)

4、n -2乙e ii 1n - 1n-2乙e ii +n 30 - R2 - 1D. 1 < R2 < 4B. Z = 0D=0, & = 0B.实际值Y0的一个置值区间D.实际值X.的一个置值区间C.var( e i)=0 i=1,2, n19. R2 调整F2的计算公式是A.R2= 1- n -1n - p -1C. R2=1-n -1n - p - 2SSESSTSSESSTD. 解释变量是非随机的B.r2=1-n£-1. SSEn-1 SSTD.R2=1-n-p-2. SSEn 一1 SSTC. 0 < R2 < 414.回归系数P1通过了 t检

5、验,表示A. I：-11 - 0C. :0, Z =015 .个值区间预测就是给出A.预测值 噂的一个置值区间C.实际值Y0的期望值的一个置值区间16 .一元线性回归模型 Y =综+ BiX + &中,瓦的最小二乘估计是A.斗=Y ZXB.斗=Y ZxC. ? =Y ?XD. % =y ?X17 .回归分析中简单回归指的是 A.两个变量之间的回归B.三个以上变量的回归C.两个变量之间的线性回归D.变量之间的线性回归18 .运用OLSE模型及相关变量的根本假定不包括 A.E( £ i)=0 B.cov( £ i, £ j)=0 i wj,i,j=1,2,3,

6、20 .以下选项哪个是用来检验模型是否存在异方差问题 A.方差扩大化因子VIF B.DW检验21 .在多元线性回归模型中,调整后的判定系数 2222A. R : RB. R : R22 .以下哪种情况说明存在异方差A. E；i -0 B. E；i ；j U0,i 二 jC.等级相关系数D.连贯检验R2与判定系数R2的关系为 2222C. R < RD. R < RC. E缶2=仃2常数 D. E92=%223 .当模型存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是A.有偏估计量B.有效估计量24 .以下哪种方法不是检验异方差的方法A.残差图分析法B.等级相关系数法25 .异方差情形

7、下,常用的估计方法是A.一阶差分法B广义差分法26 .以下那种情况属于存在序列相关A. Cov i, ；j =0,i = j2.C. Covj = c- ,i = jC.无偏估计量D.渐进有效估计量C.样本分段比检验D.DW检验法C.工具变量法D.加权最小二乘法B. Cov i,= 0,i : j2.D. Cov；i, ；j - ；1 ,i = j27.假设线性回归模型的随机误差项存在序列相关时,直接用普通最小二乘法估计参数,那么参数估计量为A.有偏估计量B.有效估计量C.无效估计量D.渐进有效估计量28.以下哪种方法不是检验序列有效的方法A.残差图分析法B.自相关系数法C.方差扩大因子法D.

8、 DW检验法29. DW检验适用于检验A.异方差B.序列相关C.多重共线性D.设定误差30.假设计算的DW的统计量为2,那么说明该模型A.不存在序列相关B.存在一阶正序列相关C.存在一阶负序列相关D.存在局阶相关31.DW检验的原假设为)C. DW=1A. DW=032 .DW 统计量的取范围是A. -1 < DW < 0 B, -1 < DW < 1 C, -2 < DW 三 2 D, 0 三 DW < 433 .根据20个观测值估计的一元线性回归模型的DW=2.3,在样本容量 n =20,解释变量个数 k =1 不包含常数项,显著型水平a =0.05时,

9、查得dL=1.201 , dU=1.411 ,那么可以判断该模型A,不存在一阶自相关B,有正的一阶自相关 C,有负的一阶自相关D,无法确定34 .当模型存在一阶自相关情况下,常用的估计方法是A,加权最小二乘法B,广义差分法C,工具变量法D.普通最小二乘法35,采用一阶差分法估计一阶自相关模型,适合于A, ： ： 1 B. : ：- 0C, -1 :二：二 0 D, 0 :二：二 136 .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1,那么说明模型中存在A.异方差B,自相关 C,多重共线性D,设定误差37 .在线性回归模型中,假设解释变量X1和X2的观测值成比例,即有 X

10、u =kX2i ,其中k为非零常数,那么说明模型中存在A.异方差B.严格共线性D 序列相关D,高度共线性38 .经验认为,某个解释变量与其他解释变量间多重共线性很严重的判别标准是这个解释变量的方差扩大化因子A.大于零B 小于1 C 大于10 D 小于539 .假设查表得到dL和dU,那么不存在序列相关的区间为A. 0 < DW < dL B. dU < DW 三 4 - dU40,设Y =?0 +PX +®,Y表示居民消费支出,A. Y = 01X -DC. Y = B0 (、 一：2)X41.设Y = P° +P1X +%丫表示居民消费支出,A. Y =

11、 ：01X 2D - 工C. Y = -0 ( -1-2)X ；C. 4 -dU < DW <4-dL D. 4 - dU < DW < 4X表示居民收入,D=1代表城镇居民,D=0代表农村居民,B. Y = ：0：2：1X ；D. Y 二飞0X -2D* X；X表示居民收入,D=1代表城镇居民,D=0代表农村居民,B. Y = ：012 一1X 一：D. Y = 01X ,D*X；那么截距变动模型为那么斜率变动模型为42,设虚拟变量D影响线性回归模型中 X的斜率,如何引进虚拟变量,使模型成为斜率变动模型A,直接引进D B,按新变量D*X引进 C,按新变量D+X引进D,

12、无法引进43 .虚拟变量的赋值原那么是A,给定某一质量变量的某属性出现为1,未出现为0B,不用赋值C,根据某一质量变量属性种类编号赋值D.以上说法都不正确44 .有关虚拟变量的表述正确的选项是A.用来代表质的因素,有时候也可以代表数量因素B,只能用来代表质的因素C,只能用来代表数量因素D.以上说法都不正确45 .如果一个回归模型包含截距项,对一个具有M个特征的质的因素需要引入的虚拟变量的个数为A.MB.M-1C.M-2D.M+146 .设个人消费函数 Y =兔+P1X +8中,消费支出 Y不仅与收入X有关,而且与消费者的性别、年龄构成有关,年龄构成可以分为老,中,青三个层次,假定边际消费倾向不

13、变,该消费函数引入虚拟变量的个数为A.1个B.2个C.3个D.4个47 .在一个包含截距项的回归模型Y =久十B1X十名中,如果将一个具有 M个特征的质的因素设定 M个虚拟变量,那么会产生的问题是A.异方差B,序列相关C,不完全多重线性相关D,完全多重线性相关48,设消费函数为Y = P0 +PX +P2D + " 式中Y表示某年居民的消费水平,X表示同年居民的收入水平,D为虚拟变量,D=1表示正常年份,D=0表示非正常年份,那么A.该模型为截距、斜率同时变动模型B,该模型为截距变动模型C,该模型为斜率变动模型D,该模型为时间序列模型49.设截距和斜率同时变动模型为Y = P0 +

14、PX + %D +03D*X + w ,对模型做t检验,下面哪种情况成立时,该模型为截距变动模型A. 一：2=0；3=0B, 一：2=0；3=0C, 一：2=0；3=0D, 一：2=0：3 = 050.根据样本资料建立的消费函数如下：a =110.5 + 65D+0.5Xt ,其中,C为消费,X为收入,虚拟变量D=1表示城镇家庭,D=0表示农村家庭,所有参数均检验显著,那么城镇家庭的消费函数为A. a =110.5 0.5XtB, © =175.5 0.5Xt C. 3； =110,5 65.5Xt D, «=130 0.5Xt、10分判断题每题1分,做出判断即可1 .最小

15、二乘估计量具有最小方差.2 .多元线性回归中,F检验是用来检验模型中每一个自变量对 y的影响是否显著.3.在一元线性回归方程 y' = £0十B； x中,var B；反映的是估计量8；的波动大小.4,自相关问题是指回归模型中一个解释变量与另一个解释变量相关造成的对模型的影响.5,模型中的解释变量越多,说明该模型越准确,越能说明变量间的关系.6,变量间的统计关系是一种确定性的关系,即由一个或一些变量可以唯一确定另外一个变量.7 .当回归方程中存在多重共线性问题时,可以通过剔除变量消除这种共线性.8 .回归方程的检验结果越显著, r2越大.9 .如果经济模型中不包含常数项,那么 m个属性特征需要引入 m个虚拟变量.10 .残差平方和SSE是由自变量x的波动引起的.三、20分证实题每题 10分1,试证实经典线性回归模型参数估计量的性质var B' =<j2x,x,并说明你在证实时用到了那些根本假定.2,平方和分解式SST=SSR+SSE在什么情况下成立,证实之.四、20分计算题选定烟台市2005年1-8月份百人冰激淋消费额为被解释