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提问人:网友waitingbjj 发布时间:2022-01-07
[单选题]

阅读下述案例分析,完成第35-38题。 某多元回归模型,因变量 为Y, 其余六个变量为自变量。使?Python 程序进?回归分析,得到下述结果。 (a) 计算得到?差扩?因?和矩阵阅读下述案例分析,完成第35-38题。 某多元回归模型,因变量 为Y, 其余六个变量为自变量。使?P的特征值如下表:阅读下述案例分析,完成第35-38题。 某多元回归模型,因变量 为Y, 其余六个变量为自变量。使?P(b)使用逐步回归,最后一步的结果如下: Step: AIC=-36.8 y ~ x2 + x3 + x4 + x6阅读下述案例分析,完成第35-38题。 某多元回归模型,因变量 为Y, 其余六个变量为自变量。使?P(c) 岭迹图如下:阅读下述案例分析,完成第35-38题。 某多元回归模型,因变量 为Y, 其余六个变量为自变量。使?P使用逐步回归方法,按照AIC 标准选取变量,最后的模型是哪个?

A.y ~ x2 + x4 + x6

B.y ~ x1 + x3 + x4 + x6

C.y ~ x2 + x3 + x4 + x6

D.y ~ x2 + x3+ x4 + x5 + x6

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第1题
在多元线性回归模型中,如果某解释变量对其他解释变量回归的决定系数接近于1,则表明模型中存在

A、异方差性

B、多重共线性

C、随机解释变量

D、自相关性

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第2题
在回归模型中,自变量既可以是定性数据,也可以是定量数据。
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第3题
如果回归模型存在严重的多重共线性,可去掉某个解释变量从而消除多重共线性。
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第4题
设销售收入X为自变量,销售成本Y为因变量。现已根据某百货公司12个月的有关资料计算出以下数据(单位:万元)。

试利用以上数据:

(1)拟合简单线性回归方程,并对回归系数的经济意义作出解释;

(2)计算决定系数和回归估计的标准误差::

(3)对β2进行显著水平为5%的显著性检验:

(4)假定明年1月销售收入为800万元,利用拟合的回归方程预测相应的销售成本,并给出置信度为95%的预测区间。

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第5题
多元线性回归模型中某个解释变量系数的含义是其他解释变量保持不变,该解释变量变化1个单位,被解释变量的条件均值变化的数量。
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第6题
某公司发现,产品供给与价格之间存在线性关系y=a+bx+e,e为其他干扰因素。如果产品需求为因变量y,平均值为200,价格为自变量x,平均值为40,b为4,则回归系数a为()。

A、800

B、200

C、160

D、40

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第7题
(i)在前4个高斯-马尔可夫假定之下,考虑简单回归模型y=β01x+u,对某个函数g(z),比如g(x)=x2或g(x)=log(1+x2) 。定义zi=g(xi)定义一个斜率估计量为

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第8题
对一元回归预测模型进行标准误差分析时,要使预测精确度令人满意,Sy必须()

A. 大于15%

B. 大于10%

C. 小于15%

D. 小于10%

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第9题
关于在回归中引入正则化方法的作用,以下说法错误的是( )

A、可用于防止过度拟合

B、可用于克服数值不稳定

C、可用于减轻共线性

D、可用于将离散变量转化为连续变量

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