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在估计出多元线性回归模型后，思考多元线性回归模型的一系列检验，据此回答以下两题。 这些检验包括回归模型的（ ）A.线性关系显著性检验 B.回归系数显著性检验 C.拟合优度检验 D.自相关和异方差检验
题目
在估计出多元线性回归模型后，思考多元线性回归模型的一系列检验，据此回答以下两题。
这些检验包括回归模型的（ ）
这些检验包括回归模型的（ ）
A.线性关系显著性检验
B.回归系数显著性检验
C.拟合优度检验
D.自相关和异方差检验
B.回归系数显著性检验
C.拟合优度检验
D.自相关和异方差检验
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相似问题和答案
第1题：
一元线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。（ ）
答案：错
解析：
在多元线性回归模型里除了对随机误差项提出假定外，还对解释变量之间提出无多重共线性的假定。
第2题：
Y＝f（x1，x2，…，xk；β0，β1，…，βk）＋μ表示（ ）。
A.二元线性回归模型
B.多元线性回归模型
C.一元线性回归模型
D.非线性回归模型
B.多元线性回归模型
C.一元线性回归模型
D.非线性回归模型
答案：B
解析：
多元线性回归模型是指总体回归函数描述了一个被解释变量与多个解释变量之间的线性关系的总体回归函数。
第3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
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( )
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。
第5题：
家庭消费支出一般用（ ）方法来计算。
A、一元线性回归模型
B、多元线性回归模型
C、回归预测法
D、多元时间序列模型
A、一元线性回归模型
B、多元线性回归模型
C、回归预测法
D、多元时间序列模型
答案：B
解析：
多元线性回归模型，在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因表的影响。
第6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7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
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8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
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9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10题：
在估计出多元线性回归模型后，思考多元线性回归模型的一系列检验，据此回答以下两题。
通常用F检验对回归方程的（ ）。
通常用F检验对回归方程的（ ）。
A.线性关系显著性
B.回归系数显著性
C.拟合优度
D.自相关和异方差
B.回归系数显著性
C.拟合优度
D.自相关和异方差
答案：A
解析：
多元线性回归模型的F检验，又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体性检验，反映的是多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著。