在多元线性回归模型中，误差项ε也可以被各个自变量进行线性表示（）

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发布时间：2022-06-21

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第1题

在建立多元线性回归模型时，需要对自变量进行筛选，最后确定适合的回归模型。下面的陈述中错误的是（)

A.向前选择法是从模型中没有自变量开始，然后将所有自变量依次增加到模型中

B.向后剔除法是先对所有自变量拟合线性回归模型，然后依次将所有自变量剔除模型

C.逐步回归法是将向前选择法和向后剔除法结合起来，但不能保证得到的回归模型一定就显著

D.逐步回归法选择变量时，在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除，而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中

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第2题

多元线性回归模型中的“线性”指的是对参数是线性的。（)

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第3题

多元线性判别模型（MDA)是一种统计学的技术，被用于计量信用风险，下列选项中属于该模型的主要优点

多元线性判别模型(MDA)是一种统计学的技术，被用于计量信用风险，下列选项中属于该模型的主要优点的是()。

A．可以对样本进行清晰的分类

B．可以同时分析不同的变量

C．可以确定一系列的判定系数

D．以上答案都正确

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第4题

如果两个变量之间存在线性关系，其中一个是自变量，另一个是因变量利用样本数据，建立他们之间关系的数学模型，对模型进行统计检验，并利用这—模型进行预测和控制，就是（)。

A.二元线性回归

B.二元二次线性回归

C.多元线性回归

D.一元线性回归

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第5题

某一多元线性回归模型有3个自变量，但其中两个自变量的相关系数达0.9，此现象为( )。

A.同方差

B.异方差

C.自相关

D.多重共线性

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第6题

(1)如果真实的模型是Y_i=β₁X_i+μ_i，但你却拟合了一个带截距项的模型Y_i=α_0⌘

（1)如果真实的模型是Y_i=β₁X_i+μ_i，但你却拟合了一个带截距项的模型Y_i=α_{0⌘(1)如果真实的模型是Y_i=β₁X_i+μ_i，但你却拟合了一个带截距项的模型Y_i=α₀+α₁X_i+ν_i，试评述这一设定误差的后果。
(2)在(1)中，假设真实的模型是带截距项的模型，而你却对过原点的模型进行了普通最小二乘回归。请评述这一模型误设的后果。}