- 单选题对于任意设定的观测点yi,用回归方程解释的总偏差部分将等于( )。
- A 、拟合值减去均值
- B 、观测值减去拟合值
- C 、观测值减去均值
- D 、拟合值

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【正确答案:A】
对于任意设定的观测点yi,用回归方程解释的总偏差部分将等于拟合值减去均值,未解释部分等于观测值减去拟合值。

- 1 【简答题】下联图中的yi-
为回归方程的( )。
- A 、yi的总偏差
- B 、对于yi解释量的偏差
- C 、对于yi未解释量的偏差
- D 、随机误差
- 2 【多选题】利用回归方程来预测分为( )。
- A 、点预测
- B 、线预测
- C 、面预测
- D 、区间预测
- 3 【单选题】对于任意设定的观测点yi,用回归方程解释的总偏差部分将等于( )。
- A 、拟合值减去均值
- B 、观测值减去拟合值
- C 、观测值减去均值
- D 、拟合值
- 4 【单选题】回归直线与各个观测点的接近程度称为回归直线对数据的( )。
- A 、偏离度
- B 、摆动度
- C 、拟合优度
- D 、隅合度
- 5 【单选题】对于多元线性回归方程,回归方程标准差的计算公式中所使用的自由度为( )。
- A 、样本个数
- B 、自变量数
- C 、样本个数-2
- D 、样本个数-自变量个数-1
- 6 【客观案例题】在某回归方程Y=β0+β1*X中,对于β1系数,原假设为β1=0,备择假设为β1不等于0。在α=0.05的显著性水平下,查得Tα/2(n-2)=2.0639,计算得出|t|=14.12166,则( )。
- A 、拒绝原假设,β1显著不等于0
- B 、拒绝原假设,β1显著大于0
- C 、条件不足,无法判断
- D 、接受原假设,β1显著为0
- 7 【客观案例题】对于多元线性回归方程,一般回归系数βi在(1-α)%的置信水平下的置信区间为( )。
- A 、(回归系数估计值-Tα(n-1)
- B 、回归系数的标准误差,回归系数估计值+Tα(n-1)
- C 、回归系数的标准误差)
- D 、(回归系数估计值-Tα/2(n-1)
- E 、回归系数的标准误差,回归系数估计值+Tα/2(n-1)
- 、回归系数的标准误差)
- 、(回归系数估计值-Tα/2(n-k-1)
- 、回归系数的标准误差,回归系数估计值+Tα/2(n-k-1)
- 、回归系数的标准误差)
- 、(回归系数估计值-Tα(n-k-1)
- 、回归系数的标准误差,回归系数估计值+Tα(n-k-1)
- 、回归系数的标准误差)
- 8 【单选题】对于多元线性回归方程,回归方程标准差的计算公式中所使用的自由度为( )。
- A 、样本个数
- B 、自变量数
- C 、样本个数-2
- D 、样本个数-(自变量数+1)
- 9 【客观案例题】利用该回归方程对Y进行点预测和区间预测。设X取值为4330时,Y的对应值为
,针对置信度为95%,预测区间为(8142.45,10188.87)。以下解释合理的是( )。
- A 、对
点预测的结果表明,y的平均取值为9165.66
- B 、对
点预测的结果表明,Y的平均取值为14128.79
- C 、
落入预测区间(8142.45,10188.87)的概率为95%
- D 、
未落入预测区间(8142.45,10188.87)的概率为95%
- 10 【客观案例题】利用该回归方程对Y进行点预测和区间预测。设X取值为4330时,Y的对应值为
,针对置信度为95%,预测区间为(8142.45,10188.87)。以下解释合理的是( )。
- A 、对
点预测的结果表明,y的平均取值为9165.66
- B 、对
点预测的结果表明,Y的平均取值为14128.79
- C 、
落入预测区间(8142.45,10188.87)的概率为95%
- D 、
未落入预测区间(8142.45,10188.87)的概率为95%
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