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【简答题】

多元线性回归

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参考答案:
参考解析:
.
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举一反三

【单选题】​Meta回归的目的是

A.
发现和筛选异质性的主要因素,从而可对异质性来源进行分析
B.
合并各研究的统计量
C.
对各独立研究结果进行异质性检验
D.
计算各独立研究的效应大小

【多选题】在多元线性回归中( )。

A.
F检验与t检验是一样的
B.
F检验是针对模型整体显著性检验
C.
t检验是针对每个系数显著性
D.
做了F检验就不需做t检验

【单选题】回归是在( )

A.
1996年
B.
1997年
C.
1998年
D.
1999年

【多选题】多元线性回归预测的步骤有哪些?

A.
获得候选自变量和因变量的观测值
B.
从候选自变量中选择合适的自变量
C.
确定回归系数,判断回归方程的拟合优度
D.
根据回归方程进行预测

【单选题】对于线性回归,我们应该有以下哪些假设?:( )

A.
找到利群点很重要,因为线性回归对利群点很敏感
B.
线性回归要求所有变量必须符合正态分布
C.
线性回归假设数据没有多重线性相关性

【多选题】一元线性回归发展到多元线性回归的原因是__________​

A.
A.多元回归模型更接近现实
B.
B.采用多元回归模型可以控制干扰因素
C.
C.一元回归分析已经失去作用
D.
D.研究者的偏好

【单选题】多元线性回归模型的OLS残差:( )

A.
因为有多个解释变量所以无法计算
B.
可以用原始数据减去预测值来计算
C.
都为0
D.
通常都与误差相等

【多选题】多元线性回归的最小二乘估计原理是指( )。

A.
残差平方和最小
B.
加权残差平方和最小
C.
使样本回归函数尽可能接近总体回归函数
D.
加权残差平方和最大

【单选题】多元线性回归可能存在的问题是?

A.
自变量之间存在相关,即共线性问题
B.
自变量数量太多
C.
只有1个自变量则无法预测
D.
自变量无法涵盖因变量所有的预测因素
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D.
计算各独立研究的效应大小
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A.
F检验与t检验是一样的
B.
F检验是针对模型整体显著性检验
C.
t检验是针对每个系数显著性
D.
做了F检验就不需做t检验
【单选题】回归是在( )
A.
1996年
B.
1997年
C.
1998年
D.
1999年
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A.
获得候选自变量和因变量的观测值
B.
从候选自变量中选择合适的自变量
C.
确定回归系数,判断回归方程的拟合优度
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根据回归方程进行预测
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C.
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B.
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C.
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D.
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因为有多个解释变量所以无法计算
B.
可以用原始数据减去预测值来计算
C.
都为0
D.
通常都与误差相等
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A.
残差平方和最小
B.
加权残差平方和最小
C.
使样本回归函数尽可能接近总体回归函数
D.
加权残差平方和最大
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A.
自变量之间存在相关,即共线性问题
B.
自变量数量太多
C.
只有1个自变量则无法预测
D.
自变量无法涵盖因变量所有的预测因素