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研究应变量y不同取值的概率与自变量x之间关系应建立A、多元线性回归模型B、主成分回归模型C、因子分析模型D、logistic回归模型E、主成分模型

题目

研究应变量y不同取值的概率与自变量x之间关系应建立

A、多元线性回归模型

B、主成分回归模型

C、因子分析模型

D、logistic回归模型

E、主成分模型


相似考题
参考答案和解析
参考答案:D
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  • 第1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

    答案:D
    解析:
    考查一元线性回归模型。

    只涉及一个自变量的一元线性回归模型表示为Y=β0+β1X+ε,因变量Y是自变量X的线性函数(β0+β1X)加上误差项ε;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。误差项ε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,它是不能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性。

    ABC选项说法正确,D选项说法错误。

  • 第2题:

    下列关于回归分析预测法的分类,不正确的是( )。

    A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法
    B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系,分为线性回归预测和非线性回归预测
    C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量,分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型
    D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量,分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型

    答案:D
    解析:
    根据回归分析预测模型是否用滞后的因变量作自变量,分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型。

  • 第3题:

    2、(判断题)主成分估计的基本思想是:借助于参数变化将回归自变量变为它们对应的主成分,然后从所有主成分中选取一部分重要的主成分作为新的回归自变量建立新的回归模型,并用最小二乘估计新的回归模型的参数,最后将他们转换为原来的参数估计进而得到原来的回归模型。

    A.Y.是

    B.N.否


    主成分分析的基本思想是构造原始变量的适当的线性组合,以产生一系列互不相关的新变量,从中选出少量几个新变量并使它们含有足够多的原始变量带有的信息,从而使得用这几个新变量代替原始变量分析问题和解决问题成为可能。

  • 第4题:

    描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型是( )。

    A.非线性回归模型
    B.一元线性回归模型
    C.多元线性回归模型
    D.经验回归模型

    答案:B
    解析:
    本题考查一元线性回归模型。一元线性回归是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。

  • 第5题:

    1、下列关于多元线性回归的说法中,错误的是______。

    A.多元线性回归模型中包含两个或着两个以上的自变量

    B.多元线性回归模型对应高维空间中的一个超平面

    C.多元线性回归中的因变量和自变量是线性关系

    D.多元线性回归模型可能对应一个曲面


    相对于简单回归模型,多元回归模型更加容易满足零条件均值的假设;现实中经济变量Y通常可以表示为多个自变量x的线性组合;多元线性模型更容易满足“其他条件不变”的假设,刻画x与y的因果关系