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多元线性回归模型习题及答案

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多元线性回归模型 一、单项选择题 1.在由30n的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得多重决定

系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为（ D ） 2.下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的（B）

A. i

C（消费）=500+0.8iI（收入）

B. diQ

（商品需求）=10+0.8iI（收入）+0.9iP（价格）

C. siQ

（商品供给）=20+0.75iP（价格）

D. i

Y（产出量）=0.650.6iL（劳动）0.4iK（资本）

3.用一组有30个观测值的样本估计模型01122tttt

ybbxbxu后，在0.05的显着性水

平上对1b的显着性作t检验，则1b显着地不等于零的条件是其统计量t大于等于（ C ） A. )30(05.0t B. )28(025.0t C. )27(025.0t D. )28,1(025.0F 4.模型tttuxbbylnlnln10中，1b的实际含义是（ B ） A.x关于y的弹性 B. y关于x的弹性

C. x关于y的边际倾向 D. y关于x的边际倾向

5、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于１，则表明模型中存在（ C ）

A.异方差性 B.序列相关 C.多重共线性 D.高拟合优度 6.线性回归模型01122......tttkkttybbxbxbxu 中，检验0:0(0,1,2,...)t

Hbik

时，所用的统计量 服从( C ) A.t(n-k+1) B.t(n-k-2) C.t(n-k-1) D.t(n-k+2)

7. 调整的判定系数 与多重判定系数 之间有如下关系( D ) A.2211nRRnk B. 22111nRRnk

C. 2211(1)1nRRnk D. 2211(1)1nRRnk 8．关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是（ C ）。 A.只有随机因素 B.只有系统因素 C.既有随机因素，又有系统因素 D.A、B、C 都不对 9．在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k 为解释变量个数)：（ C ） A n≥k+1 B nC n≥30 或n≥3（k+1） D n≥30 10、下列说法中正确的是：（ D ）

A 如果模型的2R 很高，我们可以认为此模型的质量较好 B 如果模型的2R 较低，我们可以认为此模型的质量较差 C 如果某一参数不能通过显着性检验，我们应该剔除该解释变量 D 如果某一参数不能通过显着性检验，我们不应该随便剔除该解释变量 11.半对数模型XYln

10中，参数1的含义是（ C ）。

A．X的绝对量变化，引起Y的绝对量变化 B．Y关于X的边际变化 C．X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化??? D．Y关于X的弹性

12.半对数模型XY10ln

中，参数1的含义是（ A ）。

A.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y的相对变化率 B.Y关于X的弹性 C.X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化????? D.Y关于X的边际变化

13.双对数模型XYlnln

10中，参数1的含义是（ D ）。

A.X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化? B.Y关于X的边际变化 C.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y的相对变化率??? D.Y关于X的弹性??? 二、多项选择题 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（ ） 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

2.在模型iiiXYlnlnln10

中（ ABCD ）

A. Y与X是非线性的 B. Y与1是非线性的

C. Yln与1是线性的 D. Yln与Xln是线性的

E. Y与Xln是线性的

3.对模型01122tttt

ybbxbxu进行总体显着性检验，如果检验结果总体线性关系显着，

则有（ BCD ）

A. 120bb B. 120,0bb C. 120,0bb D. 120,0bb E. 120bb 4. 剩余变差是指（ ACDE ） A.随机因素影响所引起的被解释变量的变差 B.解释变量变动所引起的被解释变量的变差 C.被解释变量的变差中，回归方程不能做出解释的部分 D.被解释变量的总变差与回归平方和之差 E.被解释变量的实际值与回归值的离差平方和 5.回归变差（或回归平方和）是指（ BCD ） A. 被解释变量的实际值与平均值的离差平方和 B. 被解释变量的回归值与平均值的离差平方和 C. 被解释变量的总变差与剩余变差之差 D. 解释变量变动所引起的被解释变量的变差 E. 随机因素影响所引起的被解释变量的变差

3.设k为回归模型中的参数个数（包括截距项），则总体线性回归模型进行显着性检验时所用的F统计量可表示为（）。 A.)1()()ˆ(22keknYYii B.)()1()ˆ(22knekYYii C.)()1()1(22knRkR D.)1()(122kRknR）（ E.)1()1()(22kRknR 7.在多元线性回归分析中，修正的可决系数2R与可决系数2R

之间（）。

A.2R<2R B.2R≥2R C.2R只能大于零 D.2R可能为负值

三、名词解释 偏回归系数；回归变差、剩余变差；多重决定系数、调整后的决定系数、偏相关系数 名词解释答案 1.偏回归系数： 2.回归变差：简称ESS,表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分，表示x对y的线性影响。 3.剩余变差：简称RSS，是未被回归直线解释的部分，是由解释变量以外的因素造成的影响。 4.多重决定系数：在多元线性回归模型中，回归平方和与总离差平方和的比值，也就是在被解释变量的总变差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重，我们称之为多重决定系数，仍用R2表示。

5.调整后的决定系数：又称修正后的决定系数，记为2R，是为了克服多重决定系数会随着解释变量的增加而增大的缺陷提出来的，

其公式为：22/(1)1()/(1)ttenkRyyn。 6.偏相关系数:在Y、X1、X2三个变量中，当X1 既定时（即不受X1的影响），表示Y与X2之间相关关系的指标，称为偏相关系数，记做2.1YR

。

四、简答

1.给定二元回归模型：01122tttt

ybbxbxu，请叙述模型的古典假定。

解答：（1）随机误差项的期望为零，即()0tEu。（2）不同的随机误差项之间相互独立，

即cov(,)[(())(()]()0tsttsstsuuEuEuuEuEuu。（3）随机误差项的方差与t无关，

为一个常数，即2var()tu

。即同方差假设。（4）随机误差项与解释变量不相关，即

cov(,)0(1,2,...,)jttxujk。通常假定jtx为非随机变量，这个假设自动成立。（5）随机

误差项tu

为服从正态分布的随机变量，即2(0,)tuN。（6）解释变量之间不存在多重共

线性，即假定各解释变量之间不存在线性关系，即不存在多重共线性。 2.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？

解答：因为人们发现随着模型中解释变量的增多，多重决定系数2R

的值往往会变大，从而

增加了模型的解释功能。这样就使得人们认为要使模型拟合得好，就必须增加解释变量。但是，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得待估参数的个数增加，从而损失自由度，而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问题，比如，降低预测精确度、引起多重共线性等等。为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的拟合优度。 3.修正的决定系数2R及其作用。

解答：222/11()/1ttenkRyyn，其作用有：（1）用自由度调整后，可以消除拟合优度评价中解释变量多少对决定系数计算的影响；（2）对于包含解释变量个数不同的模型，可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高低，但不能用原来未调整的决定系数来比较。 4.常见的非线性回归模型有几种情况？ 解答：常见的非线性回归模型主要有:

(1) 对数模型01lnlntttybbxu (2) 半对数模型01lntttybbxu或01lntttybbxu

(3) 倒数模型0101111ybbubbuxyx或 (4) 多项式模型2012...kkybbxbxbxu (5) 成长曲线模型包括逻辑成长曲线模型10

1tbtKybe

和Gompertz成长曲线模型

01tKbbtye

5.观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 ①tttuxbby310 ②tttuxbbylog10

③ tttuxbbyloglog10 ④tttuxbby)/(10

解答：①系数呈线性，变量非线性；②系数呈线性，变量非呈线性；③系数和变量均为非线性；④系数和变量均为非线性。 6. 观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 ①tttuxbbylog10 ②tttuxbbby)(210

③ tttuxbby)/(10 ④tbttuxby)1(110

解答：①系数呈线性，变量非呈线性；②系数非线性，变量呈线性③系数和变量均为非线性；④系数和变量均为非线性。 五、计算和分析题 1.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y、劳动投入L和资本投入K的年度数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程： (0.237) (0.083) (0.048) ，DW=0.858 式下括号中的数字为相应估计量的标准误。 (1)解释回归系数的经济含义； (2)系数的符号符合你的预期吗？为什么？ 解答：（1）这是一个对数化以后表现为线性关系的模型，lnL的系数为1.451意味着资本投入K保持不变时劳动—产出弹性为1.451 ；lnK的系数为0.384意味着劳动投入L保持不变时资本—产出弹性为0.384. （2）系数符号符合预期，作为弹性，都是正值。 2.某计量经济学家曾用1921~1941年与1945~1950年（1942~1944年战争期间略去）美国国内消费Ｃ和工资收入Ｗ、非工资－非农业收入Ｐ、农业收入Ａ的时间序列资料，利用普通最小二乘法估计得出了以下回归方程：

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回归分析考试试题及答案

回归分析考试试题及答案

回归分析考试试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 回归分析中，自变量和因变量之间的关系是（）。

A. 确定性关系B. 函数关系C. 相关关系D. 因果关系答案：C2. 简单线性回归模型中，回归系数的估计值是通过（）方法得到的。

A. 最小二乘法B. 最大似然法C. 贝叶斯方法D. 决策树方法答案：A3. 在多元线性回归分析中，如果自变量之间存在完全相关关系，则会导致（）。

A. 多重共线性B. 异方差性C. 自相关D. 非线性答案：A4. 回归分析中，残差平方和（SSE）是用来衡量（）的。

A. 模型的拟合优度B. 模型的预测能力C. 模型的解释能力D. 模型的预测误差答案：D5. 回归方程的显著性检验中，F检验的零假设是（）。

A. 所有回归系数都等于0B. 所有回归系数都不等于0C. 至少有一个回归系数等于0D. 至少有一个回归系数不等于0答案：A6. 回归分析中，调整后的R平方（Adjusted R-squared）用于（）。

A. 调整模型的复杂性B. 调整样本量的大小C. 调整自变量的数量D. 调整因变量的范围答案：C7. 在回归分析中，如果自变量的增加导致因变量的增加，则称自变量和因变量之间存在（）。

A. 正相关B. 负相关C. 无相关D. 完全相关答案：A8. 回归分析中，残差的标准差（S）是用来衡量（）的。

A. 模型的拟合优度B. 模型的预测能力C. 模型的解释能力D. 模型的预测误差答案：D9. 在多元线性回归中，如果一个自变量的t统计量显著，那么我们可以得出结论（）。

A. 该自变量对因变量有显著影响B. 该自变量对因变量没有显著影响C. 该自变量对因变量的影响不明确D. 该自变量对因变量的影响是正的答案：A10. 回归分析中，Durbin-Watson统计量用于检测（）。

A. 多重共线性B. 异方差性C. 自相关D. 非线性答案：C二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 以下哪些因素可能导致回归模型中的异方差性？（）A. 模型中遗漏了重要的解释变量B. 模型中包含了不应该包含的变量C. 模型中的误差项不是独立同分布的D. 模型中的误差项具有非恒定的方差答案：CD12. 在回归分析中，以下哪些方法可以用来处理多重共线性问题？（）A. 增加样本量B. 移除相关性高的自变量C. 使用岭回归D. 增加更多的自变量答案：BC13. 以下哪些是回归分析中常用的诊断图？（）A. 残差图B. 正态Q-Q图C. 散点图D. 杠杆值图答案：ABD14. 在回归分析中，以下哪些因素可能导致模型的预测能力下降？（）A. 模型过拟合B. 模型欠拟合C. 模型中的误差项具有自相关性D. 模型中的误差项具有异方差性答案：ABCD15. 以下哪些是回归分析中常用的模型选择标准？（）A. AIC（赤池信息准则）B. BIC（贝叶斯信息准则）C. R平方D. 调整后的R平方答案：ABCD三、简答题（每题10分，共30分）16. 简述简单线性回归模型的基本形式。

多元线性回归模型(6)

多元线性回归模型(6)

k个解释变量的多元线性回归模型的 个n观测
样本，可表示为
Y1 1 2 X 21 3 X31 ... k X k1 u1 Y2 1 2 X 22 3 X32 ... k X k2 u2
Yn 1 2 X 2n 3 X3n ... k X kn un
11
用矩阵表示
Y1 1
即 X可X逆
假定6：正态性假定 ui ~ N(0,σ2)
15
第二节 多元线性回归模型的估计
本节基本内容:
● 普通最小二乘法（OLS） ● OLS估计式的性质 ● OLS估计的分布性质
● 随机扰动项方差 的估2 计
● 回归系数的区间估计
16
一、普通最小二乘法（OLS）
最小二乘原则
剩余平方和最小： min ei2 (Yi -Yˆi)2
1 X 22
X kiei
X
k1
Xk2
1 e1
0
X
2n
e2
=
XБайду номын сангаас
e
=
0
X
kn
en
0
X
e
因为样本回归函数为 Y = Xβˆ + e
两边乘 X有 ：
X Y = X Xβˆ + X e
因为 Xe，= 0则正规方程为：
X Xβˆ = X Y
19
OLS估计式
由正规方程 多元回归中 二元回归中
或取固定值的矩阵
2.无偏特性:
E(βˆk ) βk
21
3. 最小方差特性
在 βk所有的线性无偏估计中，OLS估计 β具ˆk 有
最小方差
结论：在古典假定下，多元线性回归的 OLS估计 式是最佳线性无偏估计式（BLUE）
计量经济学习题

计量经济学习题

计量经济学习题第3章多元线性回归模型⼀、单项选择题1.在由30n =的⼀组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得多重决定系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为（）A. 0.8603B. 0.8389C. 0.8655D.0.83272.下列样本模型中，哪⼀个模型通常是⽆效的（）A. i C （消费）=500+0.8i I （收⼊）B. d i Q （商品需求）=10+0.8i I （收⼊）+0.9i P （价格）C. s i Q （商品供给）=20+0.75i P （价格）D. i Y （产出量）=0.650.6i L （劳动）0.4i K （资本）3.⽤⼀组有30个观测值的样本估计模型01122t t t t y b b x b x u =+++后，在0.05的显著性⽔平上对1b 的显著性作t 检验，则1b 显著地不等于零的条件是其统计量t ⼤于等于（）A. )30(05.0tB. )28(025.0tC. )27(025.0tD. )28,1(025.0F4.模型t t t u x b b y ++=ln ln ln 10中，1b 的实际含义是（）A.x 关于y 的弹性B. y 关于x 的弹性C. x 关于y 的边际倾向D. y 关于x 的边际倾向5、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于１，则表明模型中存在（）A.异⽅差性B.序列相关C.多重共线性D.⾼拟合优度6.线性回归模型01122......t t t k kt t y b b x b x b x u =+++++ 中，检验0:0(0,1,2,...)t H b i k ==时，所⽤的统计量服从( )A.t(n-k+1)B.t(n-k-2)C.t(n-k-1)D.t(n-k+2)7. 调整的判定系数与多重判定系数之间有如下关系( ) A.2211n R R n k -=-- B. 22111n R R n k -=--- C. 2211(1)1n R R n k -=-+-- D. 2211(1)1n R R n k -=----8．关于经济计量模型进⾏预测出现误差的原因，正确的说法是（）。

多重共线性习题及答案

多重共线性习题及答案

多重共线性一、单项选择题1、当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（）A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性2、经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF（）A、大于B、小于C、大于5D、小于53、模型中引入实际上与解释变量有关的变量，会导致参数的OLS估计量方差（）A、增大B、减小C、有偏D、非有效4、对于模型y t=b0+b1x1t+b2x2t+u t，与r12=0相比，r12＝0.5时，估计量的方差将是原来的（）A、1倍B、1.33倍C、1.8倍D、2倍5、如果方差膨胀因子VIF＝10，则什么问题是严重的（）A、异方差问题B、序列相关问题C、多重共线性问题D、解释变量与随机项的相关性6、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在( )A 异方差B 序列相关C 多重共线性D 高拟合优度7、存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（）A、变大B、变小C、无法估计D、无穷大8、完全多重共线性时，下列判断不正确的是（）A、参数无法估计B、只能估计参数的线性组合C、模型的拟合程度不能判断D、可以计算模型的拟合程度二、多项选择题1、下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题（）A、资本投入与劳动投入两个变量同时作为生产函数的解释变量B、消费作被解释变量，收入作解释变量的消费函数C、本期收入和前期收入同时作为消费的解释变量的消费函数D、商品价格、地区、消费风俗同时作为解释变量的需求函数E、每亩施肥量、每亩施肥量的平方同时作为小麦亩产的解释变量的模型2、当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）A、各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B、部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C、估计量的精度将大幅度下降D、估计对于样本容量的变动将十分敏感E、模型的随机误差项也将序列相关3、下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性（）A、相关系数B、DW值C、方差膨胀因子D、特征值E、自相关系数4、多重共线性产生的原因主要有（）A、经济变量之间往往存在同方向的变化趋势B、经济变量之间往往存在着密切的关联C、在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性D、在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性E、以上都正确5、多重共线性的解决方法主要有（）A、保留重要的解释变量，去掉次要的或替代的解释变量B、利用先验信息改变参数的约束形式C、变换模型的形式D、综合使用时序数据与截面数据E、逐步回归法以及增加样本容量6、关于多重共线性，判断错误的有（）A、解释变量两两不相关，则不存在多重共线性B、所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义D、存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析7、模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（）A、参数无法估计B、只能估计参数的线性组合C、模型的判定系数为0D、模型的判定系数为1三、简述1、什么是多重共线性？产生多重共线性的原因是什么？2、什么是完全多重共线性？什么是不完全多重共线性？3、完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？4、不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？5、从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性？6、什么是方差膨胀因子检验法？四、判断（1）如果简单相关系数检测法证明多元回归模型的解释变量两两不相关，则可以判断解释变量间不存在多重共线性。