关于元线性回归分析的显著性检验,下列表述正确的有()
A.包含回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验
B.根本目的是检验回归方程的斜率是否显著为0
C.在同一显著性水平下,若回归方程显著,则回归系数也显著
D.在同一显著性水平下,若回归系数显著,则回归方程也显著
E.通过卡方检验判断回归方程的显著性
A.包含回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验
B.根本目的是检验回归方程的斜率是否显著为0
C.在同一显著性水平下,若回归方程显著,则回归系数也显著
D.在同一显著性水平下,若回归系数显著,则回归方程也显著
E.通过卡方检验判断回归方程的显著性
第2题
A.一元线性回归预测是回归预测的基础,预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验,通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率,即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比,是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0,表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1,则表示自变量与因变量无线性关系
第3题
A.检验两个变量间是否存在线性相关关系的问题便是对回归方程的显著性检验问题
B.建立回归方程的目的是表达两个具有线性相关的变量间的定量关系,因此只有当两个变量间具有线性关系,即回归是显著的,这时建立的回归方程才是有意义的
C.求两个变量间相关系数,对于给定的显著水平α,当相关系数r的绝对值大于临界值r1-α/2(n-2)时,便认为两个变量间存在线性相关关系,所求得的回归是显著的,即回归方程是有意义的
D.为了推广到多元线性回归场合,另一种检验方法是方差分析的方法
E.当SR、SE、fA、fE已知,对于给定的显著性水平α,当F<F1-α(fR,fE)时,认为回归方程显著,即是有意义的
第4题
A.H0:β0=β1=0,并运用F检验
B.H0:β1=0,并运用F检验
C.H0:β1=0,运用T检验
D.B和C都是正确的,可以仍选其一进行检验
第5题
有10户家庭的收入(X,元)和消费(Y,百元)数据如下表:
(1)说明回归直线的代表性和解释水平;(2)在95%的置信度下检验参数的显著性。(t0.025(10)=2.2281, t0.05(10)=1.8125, t0.025(8)=2.3060, t0.05(8)=1.8595)
第9题
表中为某企业近年来的总成本和产量的数据:
(1)用已知数据估计以下总成本函数的参数:
(2)检验参数的显著性;
(3)检验整个回归方程的显著性;
(4)计算总成本对产量的非线性相关指数;
(5)评价此回归分析存在什么不足。
第10题
(i)变量train是工作培训指标变量。样本中有多少人参与了工作培训项目?一个男人实际参加工作培训最多达几个月?
(ii)将train对unem74,unem75,age,educ,black,hisp和married等几个人口统计和培训前变量做一个线性回归。这些变量在5%的显著性水平上联合显著吗?
(iii)估计第(ii)部分中线性模型的一个概率单位形式。计算所有变量联合显著性的似然比检验。你得到什么结论?
(iv)基于第(ii)部分和第(iii)部分的答案,为解释1978年的失业状况,参与工作培训可视为外生变量吗?请解释。
(v)做unem78对train的简单回归,并以方程形式报告结果。估计参与工作培训项目对1978年失业的概率有何影响?它统计显著吗?
(vi)做unem78对train的概率单位模型。将train的概率单位系数与第(v)部分线性模型中得到的系数相比较有意义吗?
(vii)求出第(v)部分与第(vi)部分的拟合概率。解释它们为什么相同。为了度量工作培训项目的效果和统计显著性,你将采用哪个方法?
(viii)在第(v)部分与第(vi)部分模型中将第(ii)部分中的所有变量作为额外控制变量。现在拟合概率还相同吗?它们之间有何关系?
第11题
多元线性回归模型的检验中,复相关系数的取值范围是()。
A.-1≤R≤1 B.0≤R≤1
C.-1≤R≤0 D.0<R<1