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为什么要对建立的回归模型进行统计检验？
题目
为什么要对建立的回归模型进行统计检验？
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第1题：
关于一元线性回归模型，下列表述正确的有（）A:回归系数b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可
B:模型可用于描述两变量间的数量依存关系
C:可用模型对因变量进行预测
D:可利用回归方程进行统计控制答案：A,B,C,D解析：一元线性回归是对两个具有相关关系的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程，从而在相关分析的基础上进行指标预测在元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可。一元线性回归方程可以应用于。①描述两指标变量之间的数量依存关系；②利用回归方程进行预测，把预报园子（即自变量X）代入回归方程可对预报量（即因变量Y）进行估计；⑧利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现指标Y统计控制的目标 -
第2题：
一般情况下，使用估计的回归方程之前，需要对模型进行的检验有()。A.分析回归系数的经济含义是否合理
B.分析变量之间相关的方向
C.分析估计的模型对数据的拟合效果如何
D.分析变量之间相关的程度
E.对模型进行假设检验答案：A,C,E解析：考点:回归模型的拟合效果分析。一般情况下，使用估计的回归方程之前，需要对模型进行检验：(1)分析回归系数的经济含义是否合理；(2)分析估计的模型对数据的拟合效果如何；(3)对模型进行假设检验。 -
第3题：
在建立计量经济学模型中，进行统计检验的目的在于检验模型的计量经济学性质。（ ）答案：错解析：统计检验的目的在于检验模型的统计学性质；计量经济学检验的目的在于检验模型的计量经济学性质。 -
第4题：
下列关于回归模型的检验说法错误的有（ ）。A.拟和优度检验和方程总体线性的显著性检验的原理相同
B.拟和优度高的模型一定比拟和优度低的模型更好，更适用于各种应用
C.虽说样本可决系数并没给出具体的临界值对拟和优度的好坏作出判定，但可以根据其与F统计量的关系进行推导判定
D.对于一元线性回归模型来说，回归方程的显著性检验与回归参数的显著性检验是一致的
E.模型参数的线性约束检验、若干个回归系数同时为零的检验以及方程稳定性检验用到的统计量均为F统计量。答案：A,B解析：A项，拟合优度检验和方程总体线性的线性显著性检验的原理并不相同，拟合优度检验是从已经得到估计的模型出发，检验它对样本观测值的拟合程度；方程总体线性的显著性检验是从样本观测值出发检验模型总体线性关系的显著性。B项，模型的拟合优度并不是判断模型质量的惟一标准，有时甚至为了追求模型的经济意义，可以牺牲一点拟合优度。 -
第5题：
对总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为（ ）。
答案：B,C解析： -
第6题：
回归分析的第一步是（）
- A、确定解释量和被解释变量
- B、确定回归模型
- C、建立回归方程
- D、进行检验
正确答案:A -
第7题：
在Excel中进行回归分析的基本步骤为（）
- A、绘制散点图——建立理论模型——模型的参数估计——模型的假设检验——模型的应用
- B、建立理论模型——绘制散点图——模型的参数估计——模型的假设检验——模型的应用
- C、绘制散点图——建立理论模型——模型的假设检验——模型的参数估计——模型的应用
- D、建立理论模型——绘制散点图——模型的假设检验——模型的参数估计——模型的应用
正确答案:A -
第8题：
下列关于利用回归模型进行预测的说法，错误的有（）。
- A、检验方法有方差分析、相关系数检验、t检验等
- B、需要对回归系数、回归方程进行检验，以判定预测模型的经济性
- C、一般情况下，一元线性回归需要同时进行方差分析、相关检验、t检验
- D、对于一元线性回归，检验方法不同，检验效果也不同
- E、一般情况下，一元线性回归选择其中一项检验即可
正确答案:B,C,D -
第9题：
在构建回归模型时，应当对模型进行检验，下列哪些论述是正确的（）。
- A、在一元线性回归分析中，只进行回归系数b的t检验是足够的
- B、在一元线性回归分析中，应当同时进行回归系数b的t检验和模型整体的F检验
- C、在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是等价的
- D、在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
正确答案:A,D -
第10题：
问答题为什么要对回归模型进行检验？正确答案： 当模型的未知参数估计出来后，就初步建立了一个回归模型。建立回归模型的目的是应用他来研究经济问题，但如果马上就用这个模型去做预测、控制和分析，显然是不够慎重的。因为这个模型是否真正揭示了被解释变量与解释变量之间的关系，必须通过对模型的检验才能决定。解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题为什么要对建立的回归模型进行统计检验？正确答案： 当建立一个实际问题的经验回归方程后，不能立即用其来做分析和预测。因为在建立模型前，我们是依据定性分析所作的一些假设去拟合因变量y与自变量x1,x2,...,xn之间的关系，不能确定是否真的存在这样的线性关系。或者因变量与自变量是否显著。所以在此基础上要对建立的回归模型进行统计检验。解析： 暂无解析 -
第12题：
单选题在Excel中进行回归分析的基本步骤为（）A绘制散点图——建立理论模型——模型的参数估计——模型的假设检验——模型的应用
B建立理论模型——绘制散点图——模型的参数估计——模型的假设检验——模型的应用
C绘制散点图——建立理论模型——模型的假设检验——模型的参数估计——模型的应用
D建立理论模型——绘制散点图——模型的假设检验——模型的参数估计——模型的应用
正确答案： C解析： 暂无解析 -
第13题：
一般情况下，使用估计的回归方程之前，需要对模型进行检验，检验的内容不包括（ ）。A.结合经济理论和经验分析回归系数的经济含义是否合理
B.分析估计的模型对数据的拟合效果如何
C.对模型进行假设检验
D.查询以往相关数据进行对比答案：D解析：本题考查使用估计的回归方程之前的检验。检验的内容包括：①分析回归系数的经济含义是否合理；②分析估计的模型对数据的拟合效果如何；③对模型进行假设检验。 -
第14题：
对一元线性回归模型进行拟合优度检验利用的是t统计量。（ ）答案：错解析：对一元线性回归模型进行拟合优度检验利用的是可决系数R2统计量，对回归参数的的显著性检验构造的统计量是t统计量。 -
第15题：
设k为回归模型中的解释变量的个数，n为样本容量，RSS为残差平方和，ESS为回归平方和。则对其总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为（ ）。
答案：B解析：
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第16题：
设k为回归模型中的参数个数（包括截距项），则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为（ ）。
答案：B,C解析： -
第17题：
关于一元线性回归模型，下列表述正确的有（ ）。
①回归系数b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可
②模型可用于描述两变量间的数量依存关系
③可用模型对因变量进行预测
④可利用回归方程进行统计控制A.①②
B.①②③④
C.①②③
D.③④答案：B解析：本题考查一元线性回归方程的内容。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。一元线性回归方程可以应用于：（1）描述两指标变量之间的数量依存关系。（2）利用回归方程进行预测，把预报因子（即自变量X）代人回归方程可对预报量（即因变量Y）进行估计。（3）利用回归方程进行统计控制，通过控制x的范围来实现指标Y统计控制的目标。 -
第18题：
对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？
正确答案: 多元线性回归模型的总体显著性F检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显著。通过了此F检验，就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显著的，但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验，即进行t检验。 -
第19题：
回归预测模型的建立和检验，是回归分析预测法的两个步骤。
正确答案:正确 -
第20题：
一般情况下，使用估计的回归方程之前，需要对模型进行的检验有（）。
- A、分析回归系数的经济含义是否合理
- B、分析变量之间相关的方向
- C、分析估计的模型对数据的拟合效果如何
- D、分析变量之间相关的程度
- E、对模型进行假设检验
正确答案:A,C,E -
第21题：
问答题为什么要对回归方程和变量进行检验？正确答案： 对回归方程的检验是指对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立。对变量检验的目的是检验解释变量对被解释变量的单独作用是否显著，为某个解释变量是否保留在模型中，提供重要参考依据。解析： 暂无解析 -
第22题：
单选题回归分析的第一步是（）A确定解释量和被解释变量
B确定回归模型
C建立回归方程
D进行检验
正确答案： A解析： 暂无解析 -
第23题：
多选题一般情况下，使用估计的回归方程之前，需要对模型进行的检验有( )。A分析回归系数的经济含义是否合理
B分析变量之间相关的方向
C分析估计的模型对数据的拟合效果如何
D分析变量之间相关的程度
E对模型进行假设检验
正确答案： A,B解析：