第一章 单元测试

1、 问题:

残差是样本的随机误差项。

选项:
A:对
B:错
答案: 【

2、 问题:回归模型能够对现实做出完全准确的描述。
选项:
A:对
B:错
答案: 【

3、 问题:线性回归模型的线性是只针对于参数而言的。

选项:
A:对
B:错
答案: 【

4、 问题:图片.png是非线性模型。

选项:
A:对
B:错
答案: 【

5、 问题:异方差的假定不会影响最小二乘估计量的一致性。
选项:
A:对
B:错
答案: 【

第二章 单元测试

1、 问题:

image.png

选项:
A:image.png
B:image.png
C:image.png
D:image.png
答案: 【image.png

2、 问题:

当估计一个商品的数量需求是否与价格呈线性关系的需求函数时,你应该: 

选项:
A: 不包括常数项因为商品的价格不会是零。
B:不需要考虑其它的解释变量。
C:假设随机误差项平均地来说为0
D:允许价格受其它的因素影响。
答案: 【假设随机误差项平均地来说为0

3、 问题:

 异方差意味着  

选项:
A:模型不能自动假设为同方差。
B:随机误差项的方差不是常数。
C:被观测的个体有不同的偏好。
D: 经济个体不全都是理性的。
答案: 【随机误差项的方差不是常数。

4、 问题:

以下关于最小二乘法,说法错误的是  

选项:
A:image.png
B:image.png
C:image.png
D:image.png
答案: 【image.png

5、 问题:

 以下说法错误的是   

 

选项:
A:模型的解释变量解释力度越强,R2就越高。
B: 一元回归方程中存在多重共线性的问题。
C:如果模型的可决系数很高,我们可以认为此模型的质量较好。
D:存在异方差时,变量的显著性检验失效。
答案: 【存在异方差时,变量的显著性检验失效。

6、 问题:

如果你计算的t统计量的绝对值超过标准正态分布的临界值,你可以   

选项:
A: 拒绝零假设
B:安全地假设,你的回归结果是显著的
C: 拒绝误差项为同方差的原假设
D:得出结论,实际值是非常接近的回归直线
答案: 【 拒绝零假设

7、 问题:

单侧检验和双侧检验的t统计量的构造: 

选项:
A:依赖于相应分布的临界值
B:是相同的
C:因为单侧检验的临界值是1.645,但是双侧检验的临界值是1.96(在5%的显著水平下)所以单侧检验和双侧检验的t统计量是不同的
D:用 做双侧检验的临界值,然而单侧检验只要1.96
答案: 【是相同的

8、 问题:

左侧检验的P值              

选项:
A:image.png
B:image.png
C:image.png
D:image.png
答案: 【image.png

9、 问题:

回归模型中的单个系数的显著性检验的t统计量可以通过用回归系数除以1.96来计算。

选项:
A:对
B:错
答案: 【

10、 问题:

如果你计算的t统计量的绝对值超过标准正态分布的临界值,你可以得出结论,实际值是非常接近的回归直线吗?

选项:
A:对
B:错
答案: 【

第三章 单元测试

1、 问题:

image.png

选项:
A:对
B:错
答案: 【

   

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