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下列属于回归模型特性的是（）。

题目

下列属于回归模型特性的是（）。

  • A、一元线性回归模型是用于分析一个自变量Y与一个因变量X之间线性关系的数学方程
  • B、判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越小
  • C、在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可
  • D、在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是等价的
参考答案和解析
正确答案:C
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相似问题和答案

第1题：

描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型是()。

A.非线性回归模型
B.一元线性回归模型
C.多元线性回归模型
D.经验回归模型

答案：B
解析：
考点:一元线性回归模型。一元线性回归是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。

第2题：

下列属于回归模型特性的是( )。
A. 一元线性冋归模型是用于分析一个自变量Y与一个因变量X之间线性关系的数学方程
B.判定系数R2表明指标变量之间的依存程度，R2越大，表明依存度越小
C.在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可
D.在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是等价的


答案：C
解析：
答案为C。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。判定系数R2表明指标变量之间的依存程度，R2越大，表明依存度越大。在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可。但是在多元回归分析中，它们是不等价的。t检验只是检验回归模型中各个系数（参数）的显著性，而F检验则是检验整个回归关系的显著性。

第3题：

评价回归模型的特性，主要从如下几个方面入手()

A.经济理论评价

B.统计上的显著性

C.回归模型的拟合优度

D.回归模型是否满足经典假定

E.模型的预测精度


答案：ABCD

第4题：

ARIMA模型常应用在下列（ ）模型中。

A.一元线性回归模型
B.多元线性回归模型
C.非平稳时间序列模型
D.平稳时间序列模型

答案：D
解析：
数据本身就是稳定的时间序列,ARIMA模型常用于平稳时间序列模型中。

第5题：

回归模型Y=β0+β1X1+ β2X2+ε属于（ ）。

A.一元回归模型
B.多元回归模型
C.线性回归模型
D.非线性回归模型
E.回归方程

答案：B,C
解析：
根据自变量的多少，回归模型可以分为一元回归模型和多元回归模型。本题中，自变量有两个X1和X2，回归模型是多元回归模型。同时，回归模型描述的是两个变量X1、X2与Y的线性关系，回归模型是线性回归模型。

第6题：

下列属于市盈率估计方法的是（ ）。
A.可变增长模型 B.不变增长模型
C.内部收益率法 D.回归分析法


答案：D
解析：
答案为D。市盈率又称“价格收益比”或“本益比”，是每股价格与每股收 益的比率.一般来说，对股票市盈率的估计主要有简单估计法和回归分析法。

第7题：

下列回归模型中，属于一元线性回归模型的是（ ）。



答案：D
解析：
回归模型可以用描述因变量Y如何依赖自变量X和误差项ε的方程来表示。只涉及一个自变量的一元线性回归模型可以表示为： Y = β0 + β1 X + ε
式中β0 和 β1为模型的参数
y 是 x 的线性函数（β0 + β1 X）加上误差项ε。

第8题：

以下不属于非线性回归模型的是()。

A.指数曲线回归模型

B.幂函数曲线回归模型

C.单项式回归模型

D.三角函数曲线回归模型


正确答案：C

第9题：

ARIMA模型常应用在下列（ ）模型中。

A：一元线性回归模型
B：多元线性回归模型
C：非平稳时间序列模型
D：平稳时间序列模型

答案：D
解析：
数据本身就是稳定的时机序列，ARIMA模型常用于平稳时机序列模型中。

第10题：

下列关于回归分析预测法的分类，不正确的是（　）。

A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法
B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测
C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型
D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型

答案：D
解析：
根据回归分析预测模型是否用滞后的因变量作自变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型。

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