线性回归模型通常采用最小二乘法来估计回归系数

按照最小二乘法拟合一元线性回归模型，已知,，则下列计算结果正确的有（ ）

A、回归系数b=0.5

B、判定系数

C、回归估计标准误

D、常数项a=20

A、一元线性回归模型的系数可以使用最小二乘法求得。

B、多元回归模型的系数可以使用随机梯度下降法求得。

C、一元线性回归模型的系数大小和正负说明自变量对因变量的相对影响大小。

D、回归分析的目的就是计算回归方程的系数，使得样本的输入和输出之间的关系能够合理拟合。

A、一元线性回归模型的系数可以使用最小二乘法求得。

B、多元回归模型的系数可以使用随机梯度下降法求得。

C、一元线性回归模型的系数大小和正负说明自变量对因变量的相对影响大小。

D、回归分析的目的是计算回归方程的系数，使得样本的输入和输出变量之间的关系能够合理拟合。

1.度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用 A.伪B.回归的标准误(SER) C.D.回归系数的大小 2。在二值因变量模型中，因变量y的预测值为0.6意味着 A.给定解释变量的值，因变量等于1的概率为60% B.给定解释变量的值，因变量等于1的概率为40% C.该模型没有意义，因为因变量只能取0或者1 D.给定解释变量的值，因变量的值为0.6 3.以下关于二值因变量模型的说法正确的是： A.当自变量也包含二值变量时，仍可使用线性概率模型 B.应优先考虑使用非线性最小二乘法进行估计 C.可采用正确预测的比例、或伪衡量模型的拟合优度 D.OLS方法在所有模型设定下均不再适用 4.在估计Probit和Logit模型时： A.不再成立 B.仍然可以使用 t 统计量来检验单个系数的显著性 C.自变量不能再包括有二值变量 D.因为变量非线性，所以不能再使用F统计量了 5.线性概率模型的主要缺点是： A.无法使用作为拟合优度的度量 B.因变量的实际值只能取0和1，但是线性概率模型的拟合值不只有0和1 C.因变量的预测值可能大于1或者小于0 D.系数估计不准确

A．用来计算相关系数

B．是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型

C．只涉及一个自变量

D．使用最小二乘法确定一元线性回归方程的系数

E．用来验证相关系数

∑Y=196， ∑X=118， ∑Y2=7694， ∑X2=2790， ∑XY=4633，n=5

根据上述资料请回答：

依据普通最小二乘法建立并估计一元线性回归模型，并解释回归系数的经济意义。( )

A．=5.6154+1.4231X

B．当每月工作时间增加1天，月收入将平均增加142.31元

C．=5.6154-13.4231X

D．当产量增加1千件，月收入将平均降低142.31元

A、因变量必须是0-1变量

B、右端是关于自变量的线性函数

C、回归系数的估计方法是最小二乘法

D、自变量可以有多个

本案例数据文件请至“第五章案例数据文件”处下载，其中x 是自变量，y 是因变量。我们要检验线性回归模型的误差是否有自相关现象，如果有自相关现象，用迭代法来消除自相关。 先进行数据分析，再根据运行结果回答以下问题,答题时选择与运行结果最为接近的数值。 1. 用普通最小二乘法建立 y 关于 x 的回归方程，结果是 ( ) A. y=-1.3348 + 0.0762 x B. y=-1.4348 + 0.1762 x C. y=-1.5348 + 0.2762 x D. y=-1.6348 + 0.3762 x 2. 使用残差向量的皮尔逊相关系数，计算残差序列的一阶自相关系数的值为 ( ) A. 0.46 B. 0.56 C. 0.66 D. 0.76 3. 按定义计算残差序列的 DW 统计量。已知 1% 的 DW 检验的上下界分别为和. 则DW 统计量和残差自相关性的判断结果是 ( ) A. DW=0.667, 残差存在自相关。 B. DW=1.227, 残差存在自相关。 C. DW=0.667, 残差不存在自相关。 D. DW=1.227, 残差不存在自相关。 4. 按照迭代法的算法，使用下述变量代换，其中的由计算得来。 然后用普通最小二乘法，得到的回归方程和残差的自相关系数分别是 ( )A. 回归方程是, 残差的自相关系数 0.6. B. 回归方程是, 残差的自相关系数 0.5. C. 回归方程是, 残差的自相关系数 0.4. D. 回归方程是, 残差的自相关系数 0.3. 5. 使用第4题的迭代法处理后的回归方程是 ( ) A.B.C.D.

对于总体线性回归模型，运用最小二乘法欲得到参数估计量，所要求的最小样本容量应满足（）。

对于总体线性回归模型，运用最小二乘法欲得到参数估计量，所要求的最小样本容量n应满足（）。