第二章 简单回归模型
2.1 简单回归模型的定义
选择题
(1)在简单线性回归模型𝑦=𝛽0+𝛽1𝑥+𝑢中，𝑦通常被称为（ ）。
A、被解释变量 B、因变量 C、响应变量 D、回归子
答案：ABCD
难易程度：较难
(2)若变量𝑥的一个变化可以导致变量𝑦的一个变化，我们称变量𝑥为（ ）。
A、因变量 B、被解释变量 C、解释变量 D、响应变量
答案：C
难易程度：容易
(3)在方程𝑦=𝛽0+𝛽1𝑥+𝑢中，𝛽0是（ ）。
A、因变量 B、自变量 C、斜率参数 D、截距参数
答案：D
难易程度：容易
判断题
(1)在简单线性回归模型𝑦=𝛽0+𝛽1𝑥+𝑢中，𝑢表示的是除了𝑥之外，其他因素对𝑦的影响。
答案：对
难易程度：容易
2.2 斜率参数的含义
选择题
(1)在简单线性回归模型𝑦=𝛽0+𝛽1𝑥+𝑢中，当误差项𝑢保持不变，即∆𝑢=0时，𝑦的变化量∆𝑦（ ）。
A、等于𝛽1𝑥 B、不等于𝛽1𝑥 C、等于𝛽1∆𝑥 D、不等于𝛽1∆𝑥
答案：C
难易程度：容易 2.3 零条件均值假定
填空题
(1) 均值独立假定与误差项平均值为零假定相结合时，能得到 假定。
答案：零条件均值
难易程度：容易
选择题
(1) 在简单线性回归模型𝑦=𝛽0+𝛽1𝑥+𝑢中，均值独立假定的含义是（ ）。
A、E(𝑢|𝑥)=0 B、E(𝑢)=0 C、E(𝑢|𝑥)≠E(𝑢) D、E(𝑢|𝑥)=E(𝑢)
答案：D
难易程度：较难
判断题
(1) 在简单线性回归模型𝑦=𝛽0+𝛽1𝑥+𝑢中，我们总可以通过调整𝛽1，使得 E(𝑢)=0成立。
答案：错
难易程度：较难
第三章 线性回归分析
§3.1 一元线性回归模型
一、回归分析
变量之间的关系，大体分为两类：一类是函数关系；另一类是统计相关关系，或称随机关系。具有相关关系的变量间虽然不具有确定的函数关系，但可以根据大量的统计数据，找出变量之间在数量变化上的统计规律，这种统计规律称为回归关系。用以近似地描述具有相关关系的变量间的函数关系称为回归函数。有关回归关系的计算方法和理论称为回归分析技术。
回归分析的主要内容是：
1. 根据样本观察值对模型参数进行估计,求得回归方程;
2. 对回归方程、参数估计值进行显著性检验;
3. 利用回归方程进行预测与控制。
二、总体回归方程
1、例子
假设一个地区的人口总体由60户组成。我们要研究每月家庭消费支出Y与每月可支配家庭收入X的关系。也就是说知道了家庭的每月收入，要预测每月消费支出的（总体）平均水平。为此，将这60户家庭划分为组内收入差不多的10组，以分析每一收入组的家庭消费支出。表2.1给出了假定的数据.
表1.1 X,每月家庭收入(元)
X
Y
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
2200
2400
2600
每月家庭消费支出 550
600
650
700
750
-
- 650
700
740
800
850
880
- 790
840
900
940
980
-
- 800
930
950
1030
1080
1130
1150 1020
1070
1100
1160
1180
1250
- 1100
1150
1200
1300
1350
1400
- 1200
1360
1400
1440
1450
-
- 1350
1370
1400
1520
1570
1600
1620 1370
1450
1550
1650
1750
1890
- 1500
1520
1750
1780
第二章 简单线性回归模型练习题
一、术语解释
1 解释变量
2 被解释变量
3 线性回归模型
4 最小二乘法
5 方差分析
6 参数估计
7 控制
8 预测
二、填空
1 在经济计量模型中引入反映（ ）因素影响的随机扰动项t，目的在于使模型更符合（ ）活动。
2 在经济计量模型中引入随机扰动项的理由可以归纳为如下几条：（1）因为人的行为的（ ）、社会环境与自然环境的（ ）决定了经济变量本身的（ ）；（２）建立模型时其他被省略的经济因素的影响都归入了（ ）中；（３）在模型估计时，（ ）与归并误差也归入随机扰动项中；（4）由于我们认识的不足，错误的设定了（ ）与（ ）之间的数学形式，例如将非线性的函数形式设定为线性的函数形式，由此产生的误差也包含在随机扰动项中了。
3 （ ）是因变量离差平方和，它度量因变量的总变动。就因变量总变动的变异来源看，它由两部分因素所组成。一个是自变量，另一个是除自变量以外的其他因素。（ ）是拟合值的离散程度的度量。它是由自变量的变化引起的因变量的变化，或称自变量对因变量变化的贡献。（ ）是度量实际值与拟合值之间的差异，它是由自变量以外的其他因素所致，它又叫残差或剩余。
4 回归方程中的回归系数是自变量对因变量的（ ）。某自变量回归系数的意义，指的是该自变量变化一个单位引起因变量平均变化（ ）个单位。
5 模型线性的含义，就变量而言，指的是回归模型中变量的（ ）；就参数而言，指的是回归模型中的参数的（ ）；通常线性回归模型的线性含义是就（ ）而言的。
6 样本观察值与回归方程理论值之间的偏差，称为（ ），我们用残差估计线性模型中的（ ）。
三、简答题
1 在线性回归方程中，“线性”二字如何理解
1 第二章 简单线性回归模型练习题
一、术语解释
1 解释变量
2 被解释变量
3 线性回归模型
4 最小二乘法
5 方差分析
6 参数估计
7 控制
8 预测
二、填空
1 在经济计量模型中引入反映（ ）因素影响的随机扰动项t，目的在于使模型更符合（ ）活动。
2 在经济计量模型中引入随机扰动项的理由可以归纳为如下几条：（1）因为人的行为的（ ）、社会环境与自然环境的（ ）决定了经济变量本身的（ ）；（２）建立模型时其他被省略的经济因素的影响都归入了（ ）中；（３）在模型估计时，（ ）与归并误差也归入随机扰动项中；（4）由于我们认识的不足，错误的设定了（ ）与（ ）之间的数学形式，例如将非线性的函数形式设定为线性的函数形式，由此产生的误差也包含在随机扰动项中了。
3 （ ）是因变量离差平方和，它度量因变量的总变动。就因变量总变动的变异来源看，它由两部分因素所组成。一个是自变量，另一个是除自变量以外的其他因素。（ ）是拟合值的离散程度的度量。它是由自变量的变化引起的因变量的变化，或称自变量对因变量变化的贡献。（ ）是度量实际值与拟合值之间的差异，它是由自变量以外的其他因素所致，它又叫残差或剩余。
4 回归方程中的回归系数是自变量对因变量的（ ）。某自变量回归系数的意义，指的是该自变量变化一个单位引起因变量平均变化（ ）个单位。
5 模型线性的含义，就变量而言，指的是回归模型中变量的（ ）；就参数而言，指的是回归模型中的参数的（ ）；通常线性回归模型的线性含义是就（ ）而言的。
6 样本观察值与回归方程理论值之间的偏差，称为（ ），我们用残差估计线性模型中的（ ）。
三、简答题
1 在线性回归方程中，“线性”二字如何理解？
