根据表1 OLS回归结果，当α=0.05时，回归方程是否显著？（填“显著”或“不显著”）

相似题目

• 假设对于某回归方程，计算机输出的部分结果如下表所示。 https://assets.asklib.com/psource/2015101211344783784.jpg 则由上表可以看出下列说法错误的是（）。

  A . ['['对应的t统计量为14.12166B .https://assets.asklib.com/psource/2015101211351199134.jpg =2213.051C .https://assets.asklib.com/psource/2015101211352363934.jpg =0.944410D . 接受原假设H0：https://assets.asklib.com/psource/2015101211352363934.jpg =0

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• 根据观测结果，已建立y关于X的回归方程y=3.0+5.0X，则X变化1个单位，y平均变化的单位为（）。

  A . 1个 B . 2个 C . 3个 D . 4个 E . 5个

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• 对某地区失业人员进行调查，得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料，对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5―1、表5―2所示。 https://assets.asklib.com/images/image2/2017051514291329151.jpg 63880，试计算与回答下列题目。 由回归分析表可知，失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明（）。

  A . Y与X之间存在线性相关，但关系不显著 B . Y与X之间不存在线性相关关系 C . Y与X之间不存在非线性相关关系 D . Y与X之间存在显著线性相关关系

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• 当拟合回归方程时，若抽取的自变量的样本观测值非常集中，回归方程的估计标准误差就很小。

  A . 正确 B . 错误

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• 根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW＝2.3。在样本容量n=20，解释变量k=1，显著性水平为0.05时，查得dl=1，du=1.41，则可以决断（）。

  A . A．不存在一阶自相关 B . B．存在正的一阶自相关 C . C．存在负的一阶自 D . D．无法确定

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• 通过最小二乘估计，得到某地区某种钢板消费量(Y)与同期第二产业产值(X)的一元线性回归方程为y=-7.55+9.59x，经计算∑(yi-yi’)2=11.87，∑(xi-x)2=1.56，取α=0.05，对其进行t检验，结论是()。(已知t(0.05,8)=1.86;t(0.025,8)=2.36，n=10)

  A . A、tb大于1.86，线性假设合理 B . B、tb大于1.86，线性假设不合理 C . C、tb大于2.36，线性假设合理 D . D、tb大于2.36，线性假设不合理

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• 若一最小平方线(或回归方程式)为y=10-7x，当x为1时，则预测y值应为何?

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• 回归模型中具有异方差时,仍用OLS方法估计模型,则参数估计值是 。

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• 对样本的简单线性回归方程中的回归系数进行假设检验，得到P＞0.05，说明（）

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• 某药物分析实验室用银盐法测得砷含量与吸光度值，见表8-2，试说明砷含量对吸光度的回归直线。进行 的统计结果：统计量 = ，P = ，根据检验水准， （接受或拒绝）原假设，结论：两变量间建立的线性回归方程 （有或无）显著性。表8-2：药物分析实验室测得砷含量与吸光度值砷含量(X)0246810吸光度（Y）0.0200.1220.1800.2900.3800.490

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• 当r=0时，＾Y=a+bX回归方程中（ ）。

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• 基于三月份市场样本数据，沪深300指数期货价格（Y）与沪深300指数（x）满足回归方程：Y=-0.237+1．068X，回归方程的F检验的P值为0．04。据此回答下列各两题。显著性水平α为（）时，Y与X之间的线性关系显著。（多选）

  A．0．05 B． 0．01 C． 0．03 D． 0．1

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• 10名浙江女大学士的身体体积、身高和体重的测量结果列在下表中，以身高和体重为自变量，身体体积为因变量，计算二元回归方程，并检验偏回归系数的显著性。

  <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-06-11/960720720473311.png' /> <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-06-11/960720728084746.png' />

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• 在线性回归方程的显著性检验中，如果F值＞Fα（1，n-2)（或P值＜0．05)，表示线性回归方程是（)。A．显著

  在线性回归方程的显著性检验中，如果F值＞Fα(1，n-2)(或P值＜0．05)，表示线性回归方程是()。 A．显著的 B．不显著的 C．不确定 D．以上都不对

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• 根据20个观测值估计的结果,一元线性回归模型的DW=2.6,在α=0.05的显著性水平下查得样本容量n=20,解释变量k=1个时, ,则可以判断:（）

  A．不存在一阶自相关 B．存在正的一阶自相关 C．存在负的一阶自相关 D．无法确定

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• 用教材表11-1的数据做平均薪金Y对平均生产力x的回归，把就业人数当作观测单元。解释你的结果，并察看你的结果是否和方程(11.5.3)给出的结果一致。

  a.从上面的回归算出残差<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-16/969125565254506.png' />。 b.按照帕克检验，将<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-16/969125579322311.png' />回归井验证回归方程(11.5.4)。 c.按照格莱泽方法，将<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-16/969125591059982.png' />回归，再将<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-16/969125606297854.png' />回归，然后评述你的结果。 d.求<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-16/969125629201164.png' />的等级相关，然后对数据中是否有异方差性以及它的性质进行评论。

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• 回归方程Y = 30？X中，Y 的误差的方差的估计值为9，当X = 1 时，Y 的95%的近似预测区间是：

  A.(23,35) B.(24,36) C.(20,38) D.(21,39)

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• 研究青春发育与远视率（对数视力)的变化关系，测得结果如下表:试建立曲线回归方程y

  研究青春发育与远视率(对数视力)的变化关系，测得结果如下表: <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-01-02/978438589775554.png' /> 试建立曲线回归方程y

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• 性回归方程表示（）。 A.当x=0时，y的期望值B.当x变动1个单位时，y的变化总量C.当y变动1个单位时，x

  性回归方程<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/4122001-4125000/f724fa287d7ce88fa3a3ee3998634da5.jpg' />表示（）。 A.当x=0时，y的期望值 B.当x变动1个单位时，y的变化总量 C.当y变动1个单位时，x的平均变化量 D.当x变动1个单位时，y的平均变化量

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• 9、面板数据回归的结果肯定比OLS的回归结果更准确。

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• 在对两个变量x,y进行线性回归分析时,有下列步骤: 1所求出的回归直线方程作出解释; 2收集数据; 3求线性回归方程; 4求未知参数; 5根据所搜集的数据绘制散点图。 如果根据可行性要求能够作出变量,x,y具有线性相关结论,则在下列操作中正确的是（）

  A．①②⑤③④ B．③②④⑤① C．②④③①⑤ D．②⑤④③①

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• 对回归方程的系数进行检验时，将给定的显著性水平α与 p 值比较，若P＜α，必有（）。

  A．∣t*∣＞ tα/2 则在显著性水平α下拒绝原假设 B．认为解释变量X对被解释变量 Y 有显著影响 C．∣t*∣＜ tα/2 则在显著性水平α下不拒绝原假设 D．认为解释变量X 对被解释变量 Y没有有显著影响

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• 假设决定y的总体模型是，而这个模型满足假定MLR.1~MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。回归的OLS

  假设决定y的总体模型是<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-03-03/983614726998092.png' />，而这个模型满足假定MLR.1~MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-03-03/983614762737136.png' />回归的OLS估计量。(给定样本中自变量的值)证明<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-03-03/983614657154097.png' />的期望值是 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-03-03/983614747736278.png' />

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• 利用SPSS得到logistic回归方程检验的P值＜0.05表示（）

  A．建立的方程有意义 B．建立的方程无意义 C．方程差异性大 D．方程线性相关程度低 E．以上都不对

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