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线性概率模型可以考虑采用加权最小二乘法进行参数估计

提问人：网友tanjiahao 发布时间：2022-01-07

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第1题

在一元线性回归分析中，用于回归参数估计的常用方法是最小二乘法，其基本要求是：

A、用使估计误差平方和达到最小的统计量作为估计量

B、用使样本观测值的似然函数达到最大的统计量作为估计量

C、用使回归平方和达到最小的统计量作为估计量

D、根据贝叶斯理论构造估计量

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第2题

最小二乘法可用于线性参数处理，也可用于非线性参数处理。

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第3题

如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（）。

A. 无偏且有效

B. 无偏但非有效

C. 有偏但有效

D. 有偏且非有效

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第4题

一元回归模型的中心思想是通过数学模型，配合一条较为理想的趋势线，这条趋势线必须满足：⑴原数列的观测值与模型估计值的离差平方和为最小；⑵原数列观测值与模型估计值的离差总和为0。

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第5题

若回归模型的解释变量之间存在高度共线性，则无法使用普通最小二乘法估计参数。

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第6题

样本观测值与回归理论值之间的偏差，称为___________，我们用它估计线性回归模型中的随机误差项。

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第7题

普通最小二乘法的目标函数是

A、最小化方差和

B、最小化残差平方和

C、最小化残差和

D、最小化系数平方和

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第8题

“虚拟变量陷阱”是指模型出现了

A、完全多重共线性

B、随机解释变量问题

C、异方差性

D、序列相关性

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第9题

若随着解释变量的变动，被解释变量的变动存在两个转折点，即有三种变化模式，则在分段线性回归模型中，应引入虚拟变量的个数为

A、1个

B、2个

C、3个

D、4个

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第10题

没有截距项的线性回归模型中包含一个定性变量，并且该变量有3个特征，则在回归模型中，可引入虚拟变量的个数为

A、1或2

B、2或3

C、2

D、3

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