超星 - 第12章章节测试

A. 在根据样本数据得到的估计回归方程中,各自变量前面的系数称为偏回归系数。
B. 在估计回归方程中,各自变量偏回归系数,不能像一元回归分析一样,根据最小二乘法求得。
C. 对多元回归分析中因变量离差平方和的分解,不存在等式:SST=SSR+SSE
D. 在多元回归分析中,多重判定系数通常小于调整的多重判定系数。

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单选题

在多元回归分析的显著性检验中,( )

A. 线性关系检验采用t检验,回归系数检验采用F检验。
B. 线性关系检验采用t检验,回归系数检验也采用t检验。
C. 线性关系检验采用F检验,回归系数检验采用t检验。
D. 线性关系检验采用F检验,回归系数检验也采用F检验。

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单选题

关于存在多重共线性的判别,下列表述错误的是( )。

A. 模型中各对自变量之间显著相关。
B. 当模型的线性关系检验(F检验)显著时,几乎所有回归系数βi的t检验却不显著。
C. 回归系数的正负号与预期的相同。
D. 容忍度小于0.1、方差扩大因子大于10时,存在严重多重共线性。

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单选题

关于多重共线性问题的处理,下列表述错误的是( )。

A. 将一个或多个相关的自变量从模型中剔除,使保留的自变量尽可能不相关。
B. 如果要在模型中保留所有的自变量,那就应该: 避免根据t统计量对单个参数β进行检验。
C. 如果要在模型中保留所有的自变量,那就应该: 对因变量y值的推断(估计或预测)限定在自变量样本值的范围内。
D. 在建立多元线性回归模型时,为避免多重共线性问题,引入自变量越多越好。

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单选题

A. 向前选择变量的方法是不停地向模型中减少自变量,直到减少自变量不能导致SSE显著增加。
B. 向后剔除变量的方法是不停地向模型中增加自变量,直到增加自变量不能导致SSE显著减少。
C. 逐步回归选择变量的方法是将向前选择法和向后剔除法结合起来,不断向模型中增加或剔除自变量,直到增加或剔除自变量不能导致SSE显著增加或减少。
D. 在采用向前选择法、向后剔除法、逐步回归法,进行变量选择中,增加或减少自变量,使多元回归残差平方和SSE增加或减少的显著性检验,采用的都是t检验。

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