两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数R 2 如下，其中拟合效果最好的模型是（ ）。

相似题目

• 一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。（）

  A . 正确 B . 错误

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• 响应变量与预测变量之间的拟合线图如下，回归方程为：y=8521-16.56x+0.009084x**2，下图给出了置信区间和预测区间。关于这两个区间的关系，正确的描述是：（）

  A . 95%的置信区间说明当X取特定值时，若在该点进行100次试验，约有95个点落在该区间内 B . 95%的预测区间说明当X取特定值时，若在该点进行100次试验，约有95个点落在该区间内 C . 95%的预测区间与95%的置信区间没有关系 D . 95%的置信区间一定比95%的预测区间要宽

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• 如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，灰0，那么对于x与y两个变量间的相关系数，必有（）。

  A . r＞0 B . r＜0 C . 1=0 D . r=1

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• 对于一个回归模型中不包含截距项，若将一个具有m个不同性质的质的因素引入进计量经济模型，则虚拟变量数目为（）。

  A . m B . m-1 C . m-2 D . m+1

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• 如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，b>0，那么对于x与y两个变量间的相关系数r，必有（）。

  A . r＞0 B . r<0 C . r=0 D . r=1

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• 在回归分析中，自变量同因变量的地位不同，两变量x和y中，y对石回归和x对y回归（）。

  A . 是同一问题 B . 不一定相同 C . 有联系但不是一个问题 D . 完全不同

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• 回归直线方程中两个变量x和y（）

  A . 都是随机变量； B . 都是自变量； C . x是随机变量，y是自变量； D . x是自变量，y是随机变量；。

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• 两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数R2如下，其中拟合效果最好的模型是（ ）。

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• 若变量X和Y之间具有线性相关关系，就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。（ ）

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• 如果预测对象与主要影响因素之间存性关系，将预测对象作为因变量y，将主要影响因素作为自变量x，即引起因变量y变化的变量，则它们之间的关系可以用一元线性回归模型表示为y＝a＋bx＋e；其中：a是______。

  A．残差项 B．回归常数 C．回归系数 D．回归余项

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• 如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，b＜0，那么对于x与y两个变量间的相关系数r必有（）。

  A.r＞0 B.r＜0 C.r=0 D.r=-1

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• 在一元线性回归模型y=β0+β1x+ε中，下列说法正确的是（）。A．β0+β1x反映了由于x的变化而引起的Y的线性变化B．ε反映了除x和y之间的线性关系之外的随机因素对Y的影响C．在一元回归模型中把除x之外的影响Y的因素都归人中D．ε可以由x和Y之间的线性关系所解释的变异性

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• 六西格玛团队分析了过往车间产量(Y)与温度(X1)及反应时间(X2)的记录。建立了Y对于X1及X2的线性回归方程，并进行了ANOVA、回归系数显着性检验、相关系数计算等，证明选择的模型是有意义的，各项回归系数也都是显着的。下面应该进行：

  A．结束回归分析，将选定的回归方程用于预报等 B．进行残差分析，以确认数据与模型拟合得是否很好，看能否进一步改进模型 C．进行响应曲面设计，选择使产量达到最大的温度及反应时间 D．进行因子试验设计，看是否还有其他变量也对产量有影响，扩大因子选择的范围

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• 通过生成人工数据集合，基于TensorFlow实现y=3.1234*x+2.98线性回归 通过上传附件方式提交 notebook文件（.ipynb） 评分标准： 1、生成 x_data，值为 [0, 100]之间500个等差数列数据集合作为样本特征 根据目标线性方程 y=3.1234*x+2.98，生成相应的标签集合 y_data，1分； 2、画出随机生成数据的散点图和想要通过学习得到的目标线性函数 y=3.1234*x+2.98，1分； 3、构建回归模型，3分； 4、训练模型，10轮，每训练20个样本显示损失值，2分； 5、通过训练出的模型预测 x=5.79 时 y 的值，并显示根据目标方程显示的 y 值，1分； 6、 通过Tensorboard显示构建的计算图。 上传的源代码中有相应的源代码 结果计算图截图可以嵌入上交的notebook文件（.ipynb） 嵌入图片的方法为markdown cell中代码 ＜img src= "你的计算图文件名.png"＞，2分。 备注：

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• 考虑本危讨论的三变量线性回归模型。a.假设你将所有的x₂值都乘以2，这种度量单位的改变对多数佔计值及其标准设有什么影响（如果有的话)？b.现在假设与（a)不同，你将所有的Y值都乘以2，对所估计的参数及其标准误又将有何影响（如果有的话)？

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• 简答题：多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 请在下列选项中选出5个可以用来回答这一问题的选项，给出选项序号即可。【注意：最多选5个选项，多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的，每选对1个得1分；给出的选项序号超过5个的，在每选对1个得1分的基础上，每超1个倒扣1分。例如：甲同学选了4个选项，其中4个对的，得4*1=4分。乙同学选了5个选项，其中4个对的，得4*1=4分。丙同学选了8个选项，其中4个对的，则得4*1-（8-5）*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布，后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数，后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数，一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测，后者主要用于结构分析 J.多元线性

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• 设某商品需求模型为：Yi=β0+β1Xi+Ui，其中Y是商品的需求量，X是商品的价格，为了考虑全年12个月份季节变动的影响，假设模型中引入了12个虚拟变量，则会产生的问题是()。

  A．异方差性 B．自相关 C．不完全的多重共线性 D．完全的多重共线性

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• 如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，b＞0，那么对于x与y两个变量间的相关系数r，必有（）

  A．r＞0 B．r＜0 C．r=0 D．r=1

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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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• 在回归模型y=a+bx中，如果b＞0，则x与y之间的相关关系（）。

  A．r＞0 B．1≥r＞0 C．1≤r＜0 D．r=1

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• 假设存在二元线性回归模型，被解释变量是y，解释变量是x和z，写出进行异方差性white检验的全过程？

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• 对两个包含解释变量个数不同的回归模型进行拟合优度比较时，应比较（)的大小。

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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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• 详析模型中，关注在不同的情况下，X（自变量)与Y（因变量)是否会有不同的关系的类型是（)

  A．因果分析 B．阐明分析 C．条件分析 D．回归分析

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