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多元回归分析中,各个回归系数的误差相同。


参考答案和解析
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考题 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是( ) Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系 Ⅱ.随机误差项服从正态分布 Ⅲ.各个随机误差项的方差相同 Ⅳ.各个随机误差项之间不相关A:Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ B:Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ C:Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ D:Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

考题 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是( )。 I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系 Ⅱ 随机误差项服从正态分布 Ⅲ 各个随机误差项的方差相同 Ⅳ 各个随机误差项之间不相关 A.I、Ⅱ、Ⅲ B.I、Ⅲ、Ⅳ C.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ D.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

考题 自相关回归分析市场预测法,是根据同一市场现象变量在()中各个变量值之间的相关关系,建立一元或多元回归方程为预测模型进行预测。

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考题 多元回归分析

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考题 在一元线性回归分析中,如果估计标准误差为0,则意味着()。A、回归系数为0B、回归系数为1C、相关系数为0D、相关系数绝对值为1

考题 多元回归中要说明哪个变量对因变量作用大,应采用()。A、回归系数B、回归系数的标准误C、标准化回归系数D、回归系数检验的t值E、回归系数检验的P值

考题 设自变量的个数为5,样本数为20。在多元回归分析中,估计标准误差的自由度为()A、20B、15C、14D、18

考题 多重线性回归分析中,共线性是指(),导致的某一自变量作用可以由其他自变量的线性函数表示。A、自变量相互之间存在高度相关关系B、因变量与各个自变量的相关系数相同C、因变量与自变量间有较高的复相关关系D、因变量与各个自变量之间的回归系数相同

考题 在一元线性回归分析中,相关系数r和回归系数b的符号()。A、相同B、相反C、有时相同,有时相反D、没有任何联系

考题 分析测试数据中随机误差的特点是大小相同的正负误差出现的概率(),大误差出现的概率(),小误差出现的概率()。

考题 在构建回归模型时,应当对模型进行检验,下列哪些论述是正确的()。A、在一元线性回归分析中,只进行回归系数b的t检验是足够的B、在一元线性回归分析中,应当同时进行回归系数b的t检验和模型整体的F检验C、在多元回归分析中,回归系数b的t检验和模型整体的F检验是等价的D、在多元回归分析中,回归系数b的t检验和模型整体的F检验是不等价的

考题 单选题回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是(  )。Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系Ⅱ.随机误差项服从正态分布Ⅲ.各个随机误差项的方差相同Ⅳ.各个随机误差项之间不相关A Ⅰ、Ⅱ、ⅢB Ⅰ、Ⅲ、ⅣC Ⅱ、Ⅲ、ⅣD Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

考题 单选题在多元回归模型中,置信度越高,在其他情况不变时,临界值tα/2越大,回归系数的置信区间()A 越大B 越小C 不变D 根据具体情况而定

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 单选题设自变量的个数为5,样本数为20。在多元回归分析中,估计标准误差的自由度为()A 20B 15C 14D 18

考题 填空题自相关回归分析市场预测法,是根据同一市场现象变量在()中各个变量值之间的相关关系,建立一元或多元回归方程为预测模型进行预测。

考题 多选题在一元线性回归分析中,如果估计标准误差为0,则意味着()。A回归系数为0B回归系数为1C相关系数为0D相关系数绝对值为1

考题 单选题在方法比较试验中,统计求得的回归系数b代表的是( )A 偶然误差B 系统误差C 恒定误差D 比例误差E 两法相关性