itgle.com

线性回归模型常用的参数估计方法是（ ）。A.最大二乘法 B.最小残差和法 C.最大残差和法 D.最小二乘法

题目
线性回归模型常用的参数估计方法是（ ）。

A.最大二乘法
B.最小残差和法
C.最大残差和法
D.最小二乘法
相似考题

1.将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有（）、（）和（）。

2.假设线性回归模型满足全部基本假设,最小二乘回归得到的参数估计量具备()。A.可靠性B.一致性C.线性D.无偏性

3.回归模型在近似共线性下参数估计量的方差会增大，方差膨胀因子为1/1-r。（ ）

4.在回归分析中,不属于参数估计方法改进方向的选项是?()A.非线性回归B.主成分回归C.岭回归D.偏最小二乘回归

更多“线性回归模型常用的参数估计方法是（ ）。”相关问题

  • 第1题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
    Ⅰ.回归参数估计量非有效
    Ⅱ.变量的显著性检验失效
    Ⅲ.模型的预测功能失效
    Ⅳ.解释变量之间不独立

    A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ


    答案：B
    解析：
    在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括:①多重共线性使得估计值b不稳定，并对于样本非常敏感;②使得参数估计值的方差COV (b)增大;③由于参数估计的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误;④由于COV (b)增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。

  • 第2题：

    非线性回归模型，按其形式和估计方法的不同，可以分为（ ）。
    ?Ⅰ.非标准线性回归模型
    ?Ⅱ.可线性化的非线性回归模型
    ?Ⅲ.不可线性化的非线性回归模型
    ?Ⅳ.非回归模型

    A.Ⅰ、Ⅱ
    B.Ⅱ、Ⅲ
    C.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ
    D.Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

    答案：C
    解析：
    非线性回归模型，按其形式和估计方法的不同，可以分为非标准线性回归模型、可线性化的非线性回归模型、不可线性化的非线性回归模型。

  • 第3题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是( )

    A: 回归参数估计量非有效
    B: 变量的显著性检验失效
    C: 模型的预测功能失效
    D: 解释变量之叫不独立

    答案：A,B,C
    解析：
    在多兀线性回归模型巾，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得估计值b不稳定，井对于样本非常敏感，②使得参数估计值的方差COV (b)增^，③南于参数估计的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍对因变量有显著影响的变量，导致模型错误，④由于COV (b)增人，做预测时，会导致预测的置信区间过人，降低预测精度。

  • 第4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。线性回归模型中关于随机项μi的基本假设是（　　）。


    答案：A,B,C,D
    解析：

  • 第5题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（　　）。

    A.参数估计值不稳定
    B.模型检验容易出错
    C.模型的预测精度降低
    D.解释变量之间不独立

    答案：A,B,C
    解析：
    多重共线性产生的后果主要有：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估计值的方差增大，会导致参数估计置信区间增大，从而降低预测精度；④严重的多重共线性发生时，模型的检验容易做出错误的判断。例如，参数估计方差增大，导致对于参数进行显著性t检验时，会增大不拒绝原假设的可能性。

  • 第6题：

    将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有（）、（）、（）。


    正确答案:直接置换法、对数变换法和级数展开法

  • 第7题：

    假设线性回归模型满足全部基本假设，则其最小二乘回归得到的参数估计量具备（）。

    • A、可靠性
    • B、一致性
    • C、线性
    • D、无偏性
    • E、有效性

    正确答案:B,C,D,E

  • 第8题：

    在人力资源预测中，最常用的模型是（）

    • A、线性回归预测模型
    • B、时间序列预测模型
    • C、一元线性回归预测模型
    • D、多元线性回归模型

    正确答案:A

  • 第9题：

    填空题
    将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有（）、（）、（）。

    正确答案： 直接置换法、对数变换法和级数展开法
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    填空题
    将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有（）、（）和（）。

    正确答案： 直接置换法、对数变换法、级数展开法
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    单选题
    将地区生产总值和国税收入进行关联性分析是目前国税收入预测常用的手段，可以通过建立地区生产总值和国税收入之间的（）来预测国税收入的走势。
    A

    多元线性回归模型

    B

    经典线性回归模型

    C

    线性回归模型

    D

    一元线性回归模型


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    单选题
    若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是() I 模型参数估计量失去有效性 Ⅱ参数的OLS估计量的方差变大 Ⅲ参数估计量的经济含义不合理 IV 运用回归模型进行预测会失效
    A

    I、II、III、IV

    B

    I、II、III

    C

    I、III、IV

    D

    I、II、IV


    正确答案： B
    解析： 回归模型存在自相关问题带来的后果有：①不影响参数估计量的线性和无偏性，但是参数估计量失去有效性②变量的显著性检验失去意义，在关于变量的显著性检验中，当存在序列相关时，参数的OLS估计量的方差增大，标准差也增大，因此实际的t统计量变小，从而接受原假设βi=0的可能性增大，检验就失去意义，采用其他检验也是如此，③模型的预测失效。

  • 第13题：

    若多元线性回归模型存在自相关问题.这可能产生的不利影晌的是（ ）。
    Ⅰ.模型参数估计值非有效
    Ⅱ.参数佑计量的方差变大
    Ⅲ.参数估计量的经济含义不合理
    Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效

    A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    B.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
    C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
    D.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

    答案：C
    解析：
    回归模型存在白相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性，但是参数估计量失去有效性；②变量的显著性检验失去意义，在关于变量的显著性检验中，当存在序列相关时，参数的OLS估计量的方差增大，标准差也增大，因此实际的的t统计量变小，从而接受原假设Ⅰ3=0的可能性增大，检验就失去意义。采用其他检验也是如此；③模型的预测失效。

  • 第14题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（　　）。
    Ⅰ 回归参数估计量非有效
    Ⅱ 变量的显著性检验失效
    Ⅲ 模型的预测功能失效
    Ⅳ 解释变量之间不独立

    A.I、Ⅱ、Ⅲ
    B.I、Ⅱ、II
    C.I、Ⅲ、Ⅳ
    D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

    答案：A
    解析：
    在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估值的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误；④由于参数估计值的方差增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。

  • 第15题：

    若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响的是( )。

    A: 模型参数估计值非有效
    B: 参数估计量的方差变大
    C: 参数估计量的经济含义不合理
    D: 运用回蚪模型进行预测会失效

    答案：A,B,D
    解析：
    回归模型存在自相关问题带来的后果有：①不影响参数估计量的线性和无偏性，
    但是参数估计量失去有效性，②变量的显著性检验失去意义，在关于变量的显著性检验巾，当存在序列相关时，参数的OLS估计量的方差增大，标准差也增人，因此实际的t统计量变小，从而接受原假发2 i=0的可能性增大，检验就失去意义，采用其他检验也是如此，③模型的预测失效。

  • 第16题：

    下列关于一元线性回归模型的参数估计，描述正确的是（ ）。


    答案：B
    解析：
    关于一元线性回归模型的参数估计方法常采用的是普通最小二乘法。最小二乘准

  • 第17题：

    将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有（）

    • A、直接置换法
    • B、对数变换法
    • C、级数展开法
    • D、广义最小二乘法
    • E、加权最小二乘法

    正确答案:A,B

  • 第18题：

    模型y=x1+2x2+3x3是属于（）

    • A、一元线性回归模型
    • B、多元线性回归模型
    • C、非线性回归模型
    • D、多元非线性回归模型

    正确答案:D

  • 第19题：

    回归模型中具有异方差性时，仍用OLS估计模型，则以下说法正确的是（）

    • A、 参数估计值是无偏非有效的
    • B、 参数估计量仍具有最小方差性
    • C、 常用F检验失效
    • D、 参数估计量是有偏的

    正确答案:A

  • 第20题：

    单选题
    在人力资源预测中，最常用的模型是（）
    A

    线性回归预测模型

    B

    时间序列预测模型

    C

    一元线性回归预测模型

    D

    多元线性回归模型


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    单选题
    若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响包括（　　）。Ⅰ．模型参数估计值非有效Ⅱ．参数估计量的方差变大Ⅲ．参数估计量的经济含义不合理Ⅳ．运用回归模型进行预测会失效
    A

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

    B

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

    C

    Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

    D

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案： B
    解析：
    回归模型存在自相关问题带来的后果有：①不影响参数估计量的线性和无偏性，但是参数估计量失去有效性；②变量的显著性检验失去意义，在关于变量的显著性检验中，当存在序列相关时，参数的OLS估计量的方差增大，标准差也增大，因此实际的t统计量变小，从而接受原假设βi＝0的可能性增大，检验就失去意义，采用其他检验也是如此；③模型的预测失效。

  • 第22题：

    单选题
    线性回归模型常用的参数估计方法是（  ）。
    A

    最大二乘法

    B

    最小残差和法

    C

    最大残差和法

    D

    最小二乘法


    正确答案： B
    解析：

  • 第23题：

    单选题
    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（　　）。Ⅰ．回归参数估计量非有效Ⅱ．变量的显著性检验失效Ⅲ．模型的预测功能失效Ⅳ．解释变量之间不独立
    A

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

    B

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

    C

    Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

    D

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案： C
    解析：
    在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估值的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误；④由于参数估计值的方差增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。

相关内容