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[主观题]

一元线性回归模型,Yi=β0+β1X1+μi(i=1,…,n)中,总体方差未知,检验H0:β1=0时,所用的检验统计量服从(

一元线性回归模型,Yi=β0+β1X1+μi(i=1,…,n)中,总体方差未知,检验H0:β1=0时,所用的检验统计量服从()。

A.F(1,n-2)

B.t(n-1)

C.F(1,n-1)

D.t(n)

答案

A
解析:对于一元线性回归模型,F检验与t检验是一致的,此时F检验的统计量为:~F(k,n-k-1),即F~F(1,n-2)t检验的统计量为:-t(n-k-1),即t~t(n-2)

更多“一元线性回归模型,Yi=β0+β1X1+μi(i=1,…,n)中,总体方差未知,检验H0:β1=0时,所用的检验统计量服从(”相关的问题

第1题

一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+ui的经典假设包括()。
一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+ui的经典假设包括()。

A、E(ut)=0

B、var(ut)=σ2

C、cov(ut,us)=0

D、cov(xt,ut)=0

E、ut服从分布N(0,σ2)

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第2题

根据对已收集数据的分析,历年卫生陶瓷的销售量与同期全国竣工城镇楼房住宅面积有相应关系,经过筛选后的12对
有关历史数据见下表。试用一元线性回归分析法建立回归模型,并预测当竣工城镇楼房住宅面积为2000万m2时我国卫生陶瓷的销售量。

(单位:万件)

年份

卫生陶瓷销售量Yi

竣工城镇楼房住宅面积Xi(万m2)

年份

卫生陶瓷销售量Yi

竣工城镇楼房住宅面积Xi(万m2)

1953

47

939

1960

141

2285

1954

61

929

1961

109

964

1955

46

1012

1962

49

538

1957

53

1971

1963

51

706

1958

80

1849

1964

71

1074

1959

103

2272

1965

111

1209

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第3题

(1)如果真实的模型是Yi1Xii,但你却拟合了一个带截距项的模型Yi0⌘
(1)如果真实的模型是Yi1Xii,但你却拟合了一个带截距项的模型Yi0⌘

(1)如果真实的模型是Yi1Xii,但你却拟合了一个带截距项的模型Yi01Xii,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。

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第4题

一元线性回归模型采用F检验和t检验,其结论是一致的。()

一元线性回归模型采用F检验和t检验,其结论是一致的。( )

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第5题

一元线性回归模型的参数有( )。

A.一个

B.两个

C.三个

D.三个以上

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第6题

建立一元线性回归模型的主要方法有()。

A.因素分析法

B.平均数方法

C.最小二乘法

D.逐步回归法

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第7题

试证明最小二乘估计量 是标准一元线性回归模型中总体回归系数β2的最优线性无偏估计量。

试证明最小二乘估计量是标准一元线性回归模型中总体回归系数β2的最优线性无偏估计量。

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第8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9题

如果对一个简单的线性回归模型进行显著性检验时,如y=β01x+μ,则备择假设为()。

A.H001=0,并运用F检验

B.H01=0,并运用F检验

C.H01=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

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第10题

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。()此题为判断题(对,错)。
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第11题

当因变量y与自变量x为线性关系,称为()。

A.线性分析

B.一元回归

C.线性回归

D.一元线性回归

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