中级经济基础
单选题线性回归模型常用的参数估计方法是（ ）。A 最大二乘法B 最小残差和法C 最大残差和法D 最小二乘法
题目
单选题
线性回归模型常用的参数估计方法是（ ）。
A
最大二乘法
B
最小残差和法
C
最大残差和法
D
最小二乘法
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相似问题和答案
第1题：
假设线性回归模型满足全部基本假设,最小二乘回归得到的参数估计量具备()。
A.可靠性
B.一致性
C.线性
D.无偏性
正确答案：BCD
第2题：
回归模型在近似共线性下参数估计量的方差会增大，方差膨胀因子为1/1-r。（ ）
答案：错
解析：
第3题：
将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有（）、（）和（）。
参考答案：直接置换法、对数变换法、级数展开法
第4题：
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
Ⅰ 回归参数估计量非有效
Ⅱ 变量的显著性检验失效
Ⅲ 模型的预测功能失效
Ⅳ 解释变量之间不独立
Ⅰ 回归参数估计量非有效
Ⅱ 变量的显著性检验失效
Ⅲ 模型的预测功能失效
Ⅳ 解释变量之间不独立
A.I、Ⅱ、Ⅲ
B.I、Ⅱ、II
C.I、Ⅲ、Ⅳ
D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
B.I、Ⅱ、II
C.I、Ⅲ、Ⅳ
D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
答案：A
解析：
在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估值的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误；④由于参数估计值的方差增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。
第5题：
若多元线性回归模型存在自相关问题.这可能产生的不利影晌的是（ ）。
Ⅰ.模型参数估计值非有效
Ⅱ.参数佑计量的方差变大
Ⅲ.参数估计量的经济含义不合理
Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效
Ⅰ.模型参数估计值非有效
Ⅱ.参数佑计量的方差变大
Ⅲ.参数估计量的经济含义不合理
Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效
A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
B.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
答案：C
解析：
回归模型存在白相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性，但是参数估计量失去有效性；②变量的显著性检验失去意义，在关于变量的显著性检验中，当存在序列相关时，参数的OLS估计量的方差增大，标准差也增大，因此实际的的t统计量变小，从而接受原假设Ⅰ3=0的可能性增大，检验就失去意义。采用其他检验也是如此；③模型的预测失效。
第6题：
线性回归模型常用的参数估计方法是（ ）。
A.最大二乘法
B.最小残差和法
C.最大残差和法
D.最小二乘法
B.最小残差和法
C.最大残差和法
D.最小二乘法
答案：D
解析：
线性回归模型常用的参数估计方法是最小二乘法。
第7题：
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
Ⅰ.回归参数估计量非有效
Ⅱ.变量的显著性检验失效
Ⅲ.模型的预测功能失效
Ⅳ.解释变量之间不独立
A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
Ⅰ.回归参数估计量非有效
Ⅱ.变量的显著性检验失效
Ⅲ.模型的预测功能失效
Ⅳ.解释变量之间不独立
A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
答案：B
解析：
在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括:①多重共线性使得估计值b不稳定，并对于样本非常敏感;②使得参数估计值的方差COV (b)增大;③由于参数估计的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误;④由于COV (b)增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。
第8题：
在回归分析中,不属于参数估计方法改进方向的选项是?()
A.非线性回归
B.主成分回归
C.岭回归
D.偏最小二乘回归
正确答案：A
第9题：
非线性回归模型，按其形式和估计方法的不同，可以分为（ ）。
?Ⅰ.非标准线性回归模型
?Ⅱ.可线性化的非线性回归模型
?Ⅲ.不可线性化的非线性回归模型
?Ⅳ.非回归模型
?Ⅰ.非标准线性回归模型
?Ⅱ.可线性化的非线性回归模型
?Ⅲ.不可线性化的非线性回归模型
?Ⅳ.非回归模型
A.Ⅰ、Ⅱ
B.Ⅱ、Ⅲ
C.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ
D.Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ
B.Ⅱ、Ⅲ
C.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ
D.Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ
答案：C
解析：
非线性回归模型，按其形式和估计方法的不同，可以分为非标准线性回归模型、可线性化的非线性回归模型、不可线性化的非线性回归模型。
第10题：
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是( )
A: 回归参数估计量非有效
B: 变量的显著性检验失效
C: 模型的预测功能失效
D: 解释变量之叫不独立
B: 变量的显著性检验失效
C: 模型的预测功能失效
D: 解释变量之叫不独立
答案：A,B,C
解析：
在多兀线性回归模型巾，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得估计值b不稳定，井对于样本非常敏感，②使得参数估计值的方差COV (b)增^，③南于参数估计的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍对因变量有显著影响的变量，导致模型错误，④由于COV (b)增人，做预测时，会导致预测的置信区间过人，降低预测精度。