一元线性回归模型习题及答案_第1页
一元线性回归模型习题及答案_第2页
一元线性回归模型习题及答案_第3页
一元线性回归模型习题及答案_第4页
一元线性回归模型习题及答案_第5页
已阅读5页,还剩10页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、元线性回归模型A 函数关系与相关关系C正相关关系和负相关关系2、相关关系是指A变量间的非独立关系C变量间的函数关系3、进行相关分析时的两个变量A都是随机变量A var( -)=0C (?一 ) = 0B var( ?)为最小D ( ?一)为最小、单项选择题1、变量之间的关系可以分为两大类 。 AB线性相关关系和非线性相关关系D简单相关关系和复杂相关关系DB变量间的因果关系D变量间不确定性的依存关系o AB都不是随机变量C 一个是随机变量,一个不是随机变量D 随机的或非随机都可以4、表示x和y之间真实线性关系的是 。CA Y? 4 ?XtB E(Y)oiXtC Y oiXt UtD Y oiXt

2、5、参数 的估计量?具备有效性是指 。 B6、对于Y -o ?Xi e ,以?表示估计标准误差, 中表示回归值,则BA ?= 0时,(丫 ?)= 0B ?= 0时,(丫一吊)2=0C . 0时,(Yi 2)为最小D ?= 0时,(丫一 ?)2为最小7、设样本回归模型为 Yi =?0?Xi+e ,则普通最小二乘法确定的?的公式中,错误的是。 D9 Xi X Yi-YA Xi XnXiYi-Xi Yj2Xi12n Xi -)XjYj-nXYi=Xi2-nX2? nXiYi-Xi Yi,尸2x8、对于Yi = ?0 ZXi+ei ,以?表示估计标准误差,r表示相关系数,则有DA ?= 0 时,B ?

3、= 0时,C ?= 0时,D ?= 0时,r=1r=-1r=0r=1 或 r=-19、产量(X,台)与单位产品成本(Y,元/台)之间的回归方程为中=356 1.5X ,这说明Word资料A B C D产量每增加一台, 产量每增加一台, 产量每增加一台, 产量每增加一台,10、在总体回归直线单位产品成本增加356元单位产品成本减少1.5元单位产品成本平均增加356元单位产品成本平均减少1.5元E () = 01X 中,1 表示A 当X增加一个单位时, B 当X增加一个单位时, C当Y增加一个单位时, D 当Y增加一个单位时, 11、对回归模型Yi= 0 A N (0, i2) C N (0,2)

4、Y增加1个单位Y平均增加1个单位X增加1个单位X平均增加1个单位1Xi + u i进行检验时,通常假定 u i服从B t(n-2)12、以Y表示实际观测值,D t(n)Y表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是_ o D(Yi-Yi)=0(Yi-S?i)2= 0(YiYi)=最小(YiYi)2=最小13、设Y表示实际观测值,中表示OLS估计回归值,则下列哪项成立YC14、用OLS估计经典线性模型 Yi =01X i+ u i ,则样本回归直线通过点(X, Y)(X, Y?)(X,(X,Y)15、以Y表示实际观测值,Y?表示OLS估计回归值,则用 OLS得到的样本回归直线Y尸?0?Xi满

5、足(Yi-Y?i)= 0(Yi-Yi)2= 0(Yj-Y)2= 0(RYj2= 016、用一组有30个观测值的样本估计模型Yi= 01Xi+u i ,在0.05的显著性水平下对1的显著性作t检验,则1显著地不等于零的条件是其统计量t大于A t0.05(30) B t0.025(30) C17、已知某一直线回归方程的判定系数为t0.05(28) D t0.025(28)0.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为A 0.6418、相关系数A r< -1。BB 0.8 C 0.4r的取值围是B r>1D 0.32。DC 0< r< 1 D - 1 < r<

6、 1Word资料19、判定系数R2的取值围是A R2< -1B R2>120、某一特定的X水平上,总体A 预测区间越宽,精度越低C 预测区间越窄,精度越高。CC 0< R2W 1 D-K R2W 1Y分布的离散度越大,即。2越大,则_B 预测区间越宽,预测误差越小D 预测区间越窄,预测误差越大22、如果X和Y在统计上独立,则相关系数等于-123、根据决定系数A F= 1C F=0R2与F统计量的关系可知,当 R2=1时,有24、在C D生产函数A.和是弹性C.A和是弹性F = -1F = ooAL K 中,B.A和是弹性D.A是弹性25、回归模型Y1XiUi中,关于检验H。:

7、10所用的统计量Var( ?i)卜列说确的是A服从2C服从2(n 2)(n 1)26、在二元线性回归模型 YiB服从t (n1)D服从t (n2)01X 1i 2X 2i Ui 中,1 表不A 当X2不变时,X1每变动一个单位 Y的平均变动。B 当X1不变时,X2每变动一个单位 Y的平均变动。C 当X1和X2都保持不变时, YD 当X1和X2都变动一个单位时,27、在双对数模型lnYilnA Y关于X的增长量C Y关于X的边际倾向的平均变动。Y的平均变动。11nxi5中,B Y关于XD Y关于X1的含义是 的增长速度 的弹性26、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为ln

8、Y 2.00 0.75lnXi ,这表明人均收入每增加1 %,人均消费支出将增加A 2% B 0.2% C 0.75% D 7.5%28、按经典假设,线性回归模型中的解释变量应是非随机变量,且 。AA与随机误差项不相关B与残差项不相关C与被解释变量不相关D与回归值不相关29、根据判定系数R2与F统计量的关系可知,当R2=1时有。 CA.F=1B.F=- 130、下面说确的是A.生变量是非随机变量C.外生变量是随机变量C.F= 8 DD.F=0B.前定变量是随机变量D.外生变量是非随机变量31、在具体的模型中,被认为是具有一定概率分布的随机变量是 。 AA.生变量B.外生变量C.虚拟变量D.前定

9、变量32、回归分析中定义的 。 BA.解释变量和被解释变量都是随机变量B.解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量C.解释变量和被解释变量都为非随机变量D.解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量33、计量经济模型中的被解释变量一定是 。 CA,控制变量B.政策变量C.生变量D.外生变量Word资料、多项选择题1、指出下列哪些现象是相关关系A 家庭消费支出与收入C物价水平与商品需求量E学习成绩总分与各门课程分数 2、一元线性回归模型 Yi= 0A E(ut) 0 C cov(ut,us) 0E uN(0, 2)3、以Y表示实际观测值, 。 ABEA 通过样本均值点(BY=?2C(Y=Yi)

10、=0d(RY)2=0Ecov(Xi ,ei)=04、中表示OLS估计回归值, 关系,则下列哪些是正确的 A E (Y) = 0 区B Yi= ?01C Yi= ?0 汉 ei。ACDB商品销售额与销售量、销售价格D小麦高产与施肥量Xj+u i的经典假设包括 。ABCDE2B var(ut)D Cov(xt ,ut) 0Y表小OLS估计回归值,e表不残差,X, Y)u表示随机误差项,e表示残差。如果Y。ACD Y?i= ?0M eiE E(Yi尸?035、Y表示OLS估计回归值,u表示随机误差项。如果 Y与X为线性相关关系,则下 列哪些是正确的 。 BEA Yi= 0 iXiB Yi= 0iXi

11、+uC Yi= 7 ?Xi uiD 耳=?0 ?Xi uE Yi= ?0 ?Xi6、回归分析中估计回归参数的方法主要有 。 CDEA相关系数法B方差分析法C最小二乘估计法D极大似然法E矩估计法7、用OLS法估计模型Yi= 0iXi+u i的参数,要使参数估计量为最佳线性无偏估计量,则要求 。 ABCDE2A E(u“=0B Var(u i)=C Cov(ui,uj)=0D5服从正态分布E X为非随机变量,与随机误差项ui不相关。Word资料8、假设线性回归模型满足全部基本假设,则其参数的估计量具备 。 CDEA 可靠性B合理性C线性D 无偏性E有效性9、普通最小二乘估计的直线具有以下特性 。A

12、BDEa 通过样本均值点(X,Y)BYY?C(YY?)20Dei0E Cov(Xi,ei) 010、由回归直线吊=?0 ?Xj估计出来的用值。 ADEA是一组估计值C是一个几何级数E与实际值Y的离差之和等于零 11、反映回归直线拟合优度的指标有B 是一组平均值D可能等于实际值YA相关系数C样本决定系数E剩余变差(或残差平方和) 12、对于样本回归直线 Yi= ?0A(Yi-Y)2- (Yi-Y)2b 22(xX)2C R2(Yi-Yi)2D(Yi-Yi)2E ?(Xi-Xi) (Yi-Yi)B 回归系数D 回归方程的标准差?Xj ,回归变差可以表示为。 ABCDE13对于样本回归直线 窄=?0

13、的有。 ABCDE(<Y,2AZ一、2(Yi-Yi)2?Xj , ?为估计标准差,下列决定系数的算式中, 正确(丫吊)2B 1 / 一、2 (Yi丫)2?2(Xi-Xi)2CZ一 、 2-(YiYi)2?(XiXi)(YY)(Yi-Yi)21-今(n-2)(Yi-Y2。 ABCDE14、下列相关系数的算式中,正确的有XY-X丫A Word资料(Xi-XiXYi-Yi)n x y cov (X,Y)X Y(Xi-Xi)(Yi-Yi)(Xi-Xi)2(Yi-Yi)2XiYi -nXgYXi-X/Yi-Yi 215、判定系数 R2可表示为 。BCERSS R =TSSR2_ESS R TSS2

14、 . RSSR =1-TSSESSR =1 TSSR2_ ess RESS+RSS16、线性回归模型的变通最小二乘估计的残差e满足。ACDEe=0向丫=0吨=0cov(X i ,ei)=02 17、调整后的判定系数 R的正确表达式有1-(丫厂 Y,2/(n-1)(Yi 吊)2/(n-k)_ 2(1-R )(1+R2)(n-1)(n-k-1)(n-k)(n-1)D R2_。BCD(丫 ) 2/(n-k-1)(Yi-Yi)2/(n-1)2k(1-R2)n-k-118、对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。BCB ESS/(k-1) RSS/(n-k)2D (1-R2)/(n-k

15、)R2/(k-1)ESS/(n-k)RSS/(k-1)2R2/(k-1)2(1-R2)/(n-k)2R /(n-k)2(1-R2)/(k-1)、名词解释Word资料函数关系与相关关系线性回归模型总体回归模型与样本回归模型最小二乘法图斯一马尔可夫定理总变量(总离差平方和)回归变差(回归平方和)剩余变差(残差平方和)估计标准误差样本决定系数相关系数显著性检验t检验经济预测点预测区间预测拟合优度残差四、简答1、在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项?答:模型中被忽略掉的影响因素造成的误差;模型关系认定不准确造成的误差;变量的测量误差;随机因素。这些因素都被归并在随机误差项中考虑。因此,随机误差项是

16、计量经济模型中不可缺少的一部分。2、古典线性回归模型的基本假定是什么?答:零均值假定。即在给定xt的条件下,随机误差项的数学期望(均值)为0,即E(ut)=0。同方差假定。误差项 5的方差与t无关,为一个常数。无自相关假定。即不 同的误差项相互独立。解释变量与随机误差项不相关假定。正态性假定,即假定误差项ut服从均值为0,方差为 2的正态分布。3、总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。答:主要区别:描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y与x的相互关系,而样本回归模型描述所观测的样本中变量 y与x的相互关系。建立模型的不同。 总体回归 模型是依据总体全部观测资料建立的, 样本回归模型是依

17、据样本观测资料建立的。 模型性 质不同。总体回归模型不是随机模型, 样本回归模型是随机模型, 它随着样本的改变而改变。主要联系:样本回归模型是总体回归模型的一个估计式,之所以建立样本回归模型,目的是用来估计总体回归模型。4、试述回归分析与相关分析的联系和区别。答:两者的联系:相关分析是回归分析的前提和基础;回归分析是相关分析的深入和继续;相关分析与回归分析的有关指标之间存在计算上的在联系。两者的区别:回归分析强调因果关系, 相关分析不关心因果关系,所研究的两个变量是对等的。对两个变量x与y而言,相关分析中:rxy 小;但在回归分析中,yt b0 ? Xt和xt名 星yt却是两个完全不同的回归方

18、程。回归分析对资料的要:被解释变量y是随机变量,解释变量x是非随机变量。相关分析对资料的要两个变量都随机 变量。5、在满足古典假定条件下,一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质?答:线性,是指参数估计量b0和?分别为观测值yt和随机误差项ut的线性函数或线性组合。无偏性,指参数估计量b0和?的均值(期望值)分别等于总体参数bo和b。有效性(最小方差性或最优性),指在所有的线性无偏估计量中,最小二乘估计量K和b?的方差最小。Word资料6、简述BLUE的含义。答:在古典假定条件下,OLS估计量反和?是参数 仇和bi的最佳线性无偏估计量,即BLUE ,这一结论就是著名的高斯马尔可夫定理

19、。7、对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显著性F检验之后,还要对每个回归系数进行是否为 0的t检验?答:多元线性回归模型的总体显著性F检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显著。通过了此F检验,就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显著的,但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显 著的。因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验,即进行t检验。五、综合题1、下表为日本的汇率与汽车出口数量数据,年度1986198719881989199019911992199319941995X1681451281381451351271

20、1110294Y661631610588583575567502446379X:年均汇率(日元/美元)Y:汽车出口数量(万辆)问题:(1)画出X与Y关系的散点图。(2)计算X与丫的相关系数。其中 X=129.3, Y =554.2 ,(X X)2= 4432.1,(Y Y)2= 68113.6,X-X Y -Y =16195.4(3)若采用直线回归方程拟和出的模型为Y? 81.723.65 Xt 值 1.2427 7.2797R2=0.8688F=52.99解释参数的经济意义。解答:(1)散点图如下:700600 .500 .40030080100120140160180X(2)rXY(X X

21、)(Y 丫).(X X)2 (Y Y)216195.4. 4432.1 68113.6=0.9321(3)截距项81.72表示当美元兑日元的汇率为0时日本的汽车出口量,这个数据没有实际意义;斜率项 3.65表示汽车出口量与美元兑换日元的汇率正相关,当美元兑换日元的汇率每上升1元,会引起日本汽车出口量上升3.65万辆。Word资料2、已知一模型的最小二乘的回归结果如下:<?. =101.4-4.78X i标准差 (45.2)(1.53)n=30R2=0.31其中,Y:政府债券价格(百美元),X:利率()。回答以下问题:(1)系数的符号是否正确,并说明理由;(2)为什么左边是 Yi而不是Yi

22、;(3)在此模型中是否漏了误差项5;(4)该模型参数的经济意义是什么。答:(1)系数的符号是正确的,政府债券的价格与利率是负相关关系,利率的上升会引起政府债券价格的下降。(2)(3)(4)常数项101.4表示在X取0时Y的水平,本例中它没有实际意义;系数(4.78)表明利率X每上升一个百分点,引起政府债券价格Y降低478美元。3、估计消费函数模型 C i = Yi u i得(?i=150.81Y it 值(13.1) (18.7)n=19 R2=0.81其中,C:消费(元) Y:收入(元)已知 t0.025(19) 2.0930 , t0.05(19) 1.729, t0.025(17) 2.

23、1098 , t0.05(17) 1.7396。问:(1)利用t值检验参数的显著性(a= 0.05);(2)确定参数的标准差;(3)判断一下该模型的拟合情况。答:(1)提出原假设H。:0 , H1 :0统计量t= 18.7,临界值t0.025(17) 2.1098 ,由于18.7>2.1098,故拒绝原假设H。:0,即认为参数是显著的。(2)由于tsb(3,故 sb( )_ 0,81t 18.70.0433 。(3)回归模型R2=0.81 ,表明拟合优度较高,解释变量对被解释变量的解释能力为 即收入对消费的解释能力为81 % ,回归直线拟合观测点较为理想。81%,4、已知估计回归模型得Y

24、 =81.72303.6541且(X X)2= 4432.1 ,Xi(Y Y)2= 68113.6,求判定系数和相关系数。答:判定系数:R2相关系数:r . R25、有如下表数据h (X X) 3,65414432.1= =0.8688(Y Y)268113.6,0.8688 0.9321年份物价上涨率() &失业率() U19860.62.819870.12.819880.72.519892.32.319903.12.1日本物价上涨率与失业率的关系Word资料19913.32.119921.62.219931.32.519940.72.91995-0.13.2(1)设横轴是U,纵轴是

25、&,画出散点图。(2)对下面的菲力普斯曲线进行 OLS估计。1 .&=+ UU已知(3)计算决定系数。答:(1)散点图如下:3.52.5率涨上价物1.50.5-0.5 22.22.42.62.83.23.4失业率(2)7、根据容量n=30的样本观测值数怛笑得到下列婺据: 2_2XY = 146.5, X=12.6, Y=11.3,X =164.2,Y = 134.6 试估计Y对X的回归直线。8、表2-4中的数据是从某个行业 5个不同的工厂收集的,请回答以下问题:表2-4总成本Y与产量X的数据Y8044517061X1246118(1)估计这个行业的线性总成本函数:Y?i =|?

26、0 +?1X(2) &和&的经济含义是什么?(3)估计产量为10时的总成本。9、有10户家庭的收入(X,元)和消费(Y,百元)数据如表 2 5。表2 510户家庭的收入(X)与消费(Y)的资料X20303340151326383543Y7981154810910(1)建立消费Y对收入X的回归直线。(2)说明回归直线的代表性及解释能力。(3)在95%的置信度下检验参数的显著性。(4)在95%的置信度下,预测当 X=45 (百元)时,消费(Y)的置信区间。10、已知相关系数r= 0.6,估计标准 ? =8误差,样本容量n=62。求:(1)剩余变差;(2)决定系数;(3)总变差。11

27、、在相关和回归分析中,已知下列资料:Word资料;=16, Y=10,n=20,r=0.9, (Yi -Y)2 =2000(1)计算Y对绵回归直线的斜率系数。(2)计算回归变差和剩余变差。(3)计算估计标准误差。 2212、已知:n=6, Xi =21, Yi =426, Xi =79, Yi =30268, *丫=1481。(1)计算相关系数;(2)建立Y对的回归直线;(3)在5%的显著性水平上检验回归方程的显著性。13、根据对某企业销售额Y以及相应价格X的11组观测资料计算:XY= 117849, X = 519, Y = 217,X2= 284958,Y2= 49046(1)估计销售额对价格的回归直线;(2)销售额的价格弹性是多少?14、假设某国的货币供

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论