更多“下列各模型中,既不属于变量呈线性又不属于系数呈线性的有( )。 ”相关问题
  • 第1题:

    相关系数r越接近于1,说明

    A.两变量呈曲线相关

    B.两变量呈线性相关

    C.数据的点偏离直线的程度越小

    D.数据的点偏离直线的程度越大

    E.数据的点非线性相关


    正确答案:BC

  • 第2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3题:

    多重共线性产生的原因复杂,以下哪一项不属于多重共线性产生的原因?(  )

    A.自变量之间有相同或者相反的变化趋势
    B.从总体中取样受到限制
    C.自变量之间具有某种类型的近似线性关系
    D.模型中自变量过多

    答案:D
    解析:
    如果解释变量之间存在严格或者近似的线性关系,这就产生了多重共线性问题。产生多重共线性的原因包括:①经济变量之间有相同或者相反的变化趋势;②模型中包含有滞后变量;③从总体中取样受到限制等。

  • 第4题:

    下列关于多元线性回归模型错误的是( )。
    A、自量对变因变量必须有显著的影响,并呈密切的线性相关
    B、自变量应具有完整的统计数据,其预测值比较容易确定
    C、模型中有且只有一个自变量
    D、自变量之间用具有一定的互斥性


    答案:C
    解析:
    多元线性回归模型涉及两个或两个以上的自变量。

  • 第5题:

    下列属于商业银行信用评分模型的有(  )。
    A.线性概率模型
    B.Logit模型
    C.非线性辨别模型
    D.死亡率模型
    E.Probit模型


    答案:A,B,E
    解析:
    商业银行信用评分模型有线性概率模型、1ogit模型、Probit模型、线性辨别模型。故本题选ABE。

  • 第6题:

    在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则表明 模型中存在()

    • A、异方差
    • B、自相关
    • C、多重共线性
    • D、设定误差

    正确答案:A

  • 第7题:

    下列不属于回归系数检验不显著原因的是()。

    • A、变量之间的多重共线性
    • B、变量之间的异方差性
    • C、模型变量选择的不当
    • D、模型变量选择没有经济意义

    正确答案:B

  • 第8题:

    多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。


    正确答案:错误

  • 第9题:

    在优化设计的数学模型中,如果要求设计变量X只能取整数,则该最优化问题属于()规划问题。

    • A、数学
    • B、线性
    • C、非线性
    • D、整数

    正确答案:D

  • 第10题:

    单选题
    下列不属于回归系数检验不显著原因的是()。
    A

    变量之间的多重共线性

    B

    变量之间的异方差性

    C

    模型变量选择的不当

    D

    模型变量选择没有经济意义


    正确答案: A
    解析: 回归系数检验不显著的原因是多方面的,主要有变量之间的多重共线性及模型变量选择的不当,没有经济意义等。不同的情况处理方法是不同的。

  • 第11题:

    单选题
    多重共线性产生的原因复杂,以下哪一项不属于多重共线性产生的原因?(  )
    A

    自变量之间有相同或者相反的变化趋势

    B

    从总体中取样受到限制

    C

    自变量之间具有某种类型的近似线性关系

    D

    模型中自变量过多


    正确答案: D
    解析:
    如果解释变量之间存在严格或者近似的线性关系,这就产生了多重共线性问题。产生多重共线性的原因包括:①经济变量之间有相同或者相反的变化趋势;②模型中包含有滞后变量;③从总体中取样受到限制等。

  • 第12题:

    单选题
    一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于只有一个()。
    A

    因变量

    B

    自变量

    C

    相关系数

    D

    判定系数


    正确答案: A
    解析: 暂无解析

  • 第13题:

    信用评分模型是分析借款人信用风险的主要方法之一,下列各模型不属于信用评分模型的是(  )

    A、死亡率模型
    B、logit模型
    C、线性概率模型
    D、线性辨别模型

    答案:A
    解析:
    目前,应用最广泛的信用评分模型有:线性概率模型、logit模型、Probit模型和线性辨别模型。A项,死亡率模型属于违约概率模型。

  • 第14题:

    在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在( )。

    A.异方差
    B.序列相关
    C.多重共线性
    D.高拟合优度

    答案:C
    解析:

  • 第15题:

    下列说法正确的有(  )。
    Ⅰ 一元线性回归模型只有一个自变量
    Ⅱ 一元线性回归模型有两个或两个以上自变量
    Ⅲ 一元线性回归模型需要建立M元正规方程组
    Ⅳ 一元线性回归模型只需建立二元方程组


    A.Ⅰ、Ⅲ

    B.Ⅰ、Ⅳ

    C.Ⅱ、Ⅲ

    D.Ⅱ、Ⅳ

    答案:B
    解析:
    Ⅱ项,一元线性回归只有一个自变量,多元线性回归则涉及两个或两个以上的自变量;Ⅲ项,一元线性回归只需建立二元方程组就可以了,而多元线性回归则需建立M元正规方程组,并且一般需要通过求逆矩阵的方法进行求解。

  • 第16题:

    多重共线性产生的原因复杂,以下哪一项不属于多重共线性产生的原因?( )
    A、经济变量之间有相同或者相反的变化趋势
    B、从总体中取样受到限制
    C、模型中包含有滞后变量
    D、模型中自变量过多


    答案:D
    解析:
    如果解释变量之间存在严格或者近似的线性关系,这就产生了多重共线性问题。产生多重共线性的原因包括:①经济变量之间有相同或者相反的变化趋势;②模型中包含有滞后变量;③从总体中取样受到限制等。

  • 第17题:

    当一个因变量和自变量之间的关系呈曲线时,常用的拟合模型有()。

    • A、一元多项式回归模型
    • B、-元线性回归模型
    • C、双曲线回归模型
    • D、对数曲线模型
    • E、修正指数曲线模型

    正确答案:A,C,D,E

  • 第18题:

    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

    正确答案:C

  • 第19题:

    在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在()。

    • A、异方差
    • B、序列相关
    • C、多重共线性
    • D、高拟合优度

    正确答案:C

  • 第20题:

    一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于只有一个()。

    • A、因变量
    • B、自变量
    • C、相关系数
    • D、判定系数

    正确答案:B

  • 第21题:

    单选题
    信用评分模型是商业银行分析借款人信用风险的主要方法之一,下列各模型不属于信用评分模型的是(  )。
    A

    死亡率模型

    B

    Logit模型

    C

    线性概率模型

    D

    线性辨别模型


    正确答案: C
    解析:

  • 第22题:

    单选题
    信用评分模型是分析借款人信用风险的主要方法之一,下列各模型不属于信用评分模型的是(  )。
    A

    死亡率模型

    B

    Logit模型

    C

    线性概率模型

    D

    线性辨别模型


    正确答案: D
    解析:
    目前,应用最广泛的信用评分模型有:线性概率模型、Logit模型、Probit模型和线性辨别模型。A项,死亡率模型属于违约概率模型。

  • 第23题:

    单选题
    在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则表明 模型中存在()
    A

    异方差

    B

    自相关

    C

    多重共线性

    D

    设定误差


    正确答案: C
    解析: 暂无解析