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5、考虑有两个自变量X1 和 X2的回归模型,这两个自变量都是Y的影响因素。如果先使用X1 对Y做回归,估计得到的回归系数很小,但是同时使用X1 ,X2 做回归,发现X1 前面的回归系数变大了很多。这意味的前面的一元线性回归存在___.
A．异方差
B．完全共线性
C．虚拟变量陷阱
D．遗漏变量偏差
参考答案和解析
D
更多 “5、考虑有两个自变量X1 和 X2的回归模型,这两个自变量都是Y的影响因素。如果先使用X1 对Y做回归,估计得到的回归系数很小,但是同时使用X1 ,X2 做回归,发现X1 前面的回归系数变大了很多。这意味的前面的一元线性回归存在___.A．异方差B．完全共线性C．虚拟变量陷阱D．遗漏变量偏差” 相关考题
考题
下列关于一元线性回归方程说法正确的是( )。A．是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型B．x为因变量，Y为自变量C．可以用最小二乘法求得一元线性回归方程中的未知常数D．回归系数表示自变量每变动一个单位时，因变量的平均变化量E．根据给定自变量的值可以估计因变量的估计值
考题
关于一元线性回归分析,以下表述正确的包括( )。
A.回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值B.两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量C.回归系数可以为正号，也可以为负号D.确定回归方程时，尽管两个变量可能都是随机的，但要求自变量是给定的E.回归系数只有正号
考题
关于一元线性回归分析,以下表述正确的包括()。
A.回归方程是以利用自变量的给定值来估计预测因变量的平均可能值B.确定回归方程时，尽管两个变量可能都是随机的，但要求自变量是给定的C.回归系数可以为正号也可以为负号D.回归系数只有正号E.两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量
考题
根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0.9235，其正确的含义是（ ）。A．在Y的总变差中，有92.35%可以由解释变量X1和X2解释B．在Y的总变差中，有92.35%可以由解释变量X1解释C．在Y的总变差中，有92.35%可以由解释变量X2解释D．在Y的变化中，有92.35%是由解释变量X1和X2决定的
考题
下列回归模型中，属于一元线性回归模型的是（）。
A.Y = β0 + β1 X1 + β2X2+ε
B.Y = β0 + β1 X 1+ β1 X 21+ε
C.Y = β0X 1β1 X 2β2+ε
D.Y = β0 + β1 X + ε
考题
关于一元线性回归模型，下列表述错误的是（ ）。
A.Y=β0+β1X+ε，只涉及一个自变量的回归模型称为一元线性回归模型
B.因变量Y是自变量X的线性函数加上误差项
C.β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量y的线性变化
D.误差项是个随机变量，表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响，能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性
考题
为预测我国居民家庭对电力的需求量，建立了我国居民家庭电力消耗量(单位：千瓦小时)与可支配收入(X1，单位：百元)、居住面积(X2，单位：平方米)的多元线性回归方程，如下所示：
请根据上述结果，从下列备选答案中选出正确答案。
根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0．9235，其正确的含义是（）。A.在Y的总变差中，有92．35%可以由解释变量X1和X2解释
B.在Y的总变差中，有92．35%可以由解释变量X1解释
C.在Y的总变差中，有92．35%可以由解释变量X2解释
D.在Y的变化中，有92．35%是由解释变量X1和X2决定的
考题
为预测我国居民家庭对电力的需求量，建立了我国居民家庭电力消耗量(Y，单位：千瓦小时)与可支配收入(X1，单位：百元)、居住面积(X2，单位：平方米)的多元线性回归方程，如下所示：
根据上述回归方程式计算的多重判定系数为0．9235，其正确的含义是( )。A.在Y的总变差中，有92．35％可以由解释变量X1和X2解释
B.在Y的总变差中，有92．35％可以由解释变量X1解释
C.在Y的总变差中，有92．35％可以由解释变量X2解释
D.在Y的变化中，有92．35％是由解释变量X1和X2决定的
考题
A. x与y的相关系数为0. 963
B. x与y的相关系数为-0.963
C. y对x的一元线性回归系数为-1.443
D. y对x的一元线性回归系数为-0.643
E. x对y的一元线性回归系数为-0.643
考题
为预测我国居民对电子表的需求量，定义变量“商品价格”（x1，单位：元/件）、“消费者人均月收入”（x2，单位：元）及“商品需求量”（y，单位：件），建立多元线性回归方程如下：y=4990．519－35．66597x1＋6．19273x2，请根据上述结果，从备选答案中选出正确答案。根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0．9540，其正确的含义是（）。A、在Y的变化中，有95.40%是由解释变量x1和x2决定的B、在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x2解释C、在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x1解释D、在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x1和x2解释
考题
某团队希望了解热镀锌工艺中的锌锅温度（x1）、DV值（x2）、模式电流（x3）和氮气（4）对锌层厚度的影响，该过程已经积累的大量历史数据，该团队拟采用回归技术分析四个因素的影响程度，请问在进行回归分析时，以下哪种处理方法是正确的（）？A、针对焊接强度（y）对四个影响因素分别建立回归方程B、先分析四个因素之间的相关关系，然后用最佳子集法建立y对四个因素的线性回归模型，然后根据模型诊断结果对模型进行改进C、先建立y和四个因素的线性回归模型，剔除不显著的因素，即可构建所需模型D、先建立y和四个因素的非线性回归模型，剔除不显著因素，即可构建所需模型
考题
响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到的结论是：（）A、X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多B、X1对Y的影响与X2对Y的影响相同C、X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D、仅由此方程不能对X1及X2对Y的影响大小做出判断
考题
对于一元线性回归分析来说（）A、两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量B、回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值C、可能存在着y依x和x依y的两个回归方程D、回归系数只有正号E、确定回归方程时，尽管两个变量也都是随机的，但要求自变量是给定的
考题
已知某公司销售量（Y）与人均收入（X1）、广告费（X2）、商品价格（X3）的回归方程为：Y=28.9+6.5X1+2.8X2-0.8X3，试分析解释回归方程中，X1、X2、X3的系数的含义及对Y的影响程度，并根据分析结果进行决策。
考题
在回归方程y=a+bx中，y称为（），x称为自变量，a称为（），b称为回归系数。已知x和y之间的协方差为45，x和y的标准差分别为10和15，则之间的相关系数为（），x对y的回归系数（）和y对x的回归系数分别为（）。
考题
响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：Y=2.1X1+2.3X2，由此方程可以得到结论是（）A、X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多B、X1对Y的影响比X2对Y的影响相同C、X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D、仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定
考题
单选题响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到的结论是：（）A
X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多B
X1对Y的影响与X2对Y的影响相同C
X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D
仅由此方程不能对X1及X2对Y的影响大小做出判断
考题
多选题对于一元线性回归分析来说（）A两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量B回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值C可能存在着y依x和x依y的两个回归方程D回归系数只有正号E确定回归方程时，尽管两个变量也都是随机的，但要求自变量是给定的
考题
单选题六西格玛团队分析了历史上本车间产量（Y）与温度（X1）及反应时间（X2）的记录。建立了Y对于X1及X2的线性回归方程，并进行了ANOVA、回归系数显著性检验、相关系数计算等，证明我们选择的模型是有意义的，各项回归系数也都是显著的。下面应该进行（）.A
结束回归分析，将选定的回归方程用于预报等B
进行残差分析，以确认数据与模型拟合得是否很好，看能否进一步改进模型C
进行响应曲面设计，选择使产量达到最大的温度及反应时间D
进行因子试验设计，看是否还有其它变量也对产量有影响，扩大因子选择的范围
考题
填空题在回归方程y=a+bx中，y称为（），x称为自变量，a称为（），b称为回归系数。已知x和y之间的协方差为45，x和y的标准差分别为10和15，则之间的相关系数为（），x对y的回归系数（）和y对x的回归系数分别为（）。
考题
单选题在选定Y为响应变量后，选定了X1，X2，X3为自变量，并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是（）.A
3个自变量回归系数检验中，应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的（即至少有1个以上的回归系数检验的P-Value小于0.05），不可能出现3个自变量回归系数检B
有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析。C
有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常。D
ANOVA表中的P-VALUE=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义。
考题
单选题某团队希望了解焊接工艺中的温度（x1）、时间（x2）和焊锡量（x3）对焊接强度的影响，该过程已经积累的大量历史数据，该团队拟采用回归技术分析三个因素的影响程度，请问在进行回归分析时，以下哪种处理方法是正确的？（）A
针对焊接强度（y）对三个影响因素分别建立回归方程B
先分析三个因素之间的相关关系，然后用最佳子集法建立y对三个因素的线性回归模型，然后根据模型诊断结果对模型进行改进C
先建立y和三个因素的线性回归模型，剔除不显著的因素，即可构建所需模型D
先建立y和三个因素的非线性回归模型，剔除不显著因素，即可构建所需模型
考题
单选题响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：Y=2.1X1+2.3X2，由此方程可以得到结论是（）A
X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多B
X1对Y的影响比X2对Y的影响相同C
X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D
仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定
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