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- 1.在二值因变量模型中，预测值为0.8意味着选项： A:给定解释变量的值，因变量等于1的概率为20% B:给定解释变量的值，因变量等于1的概率为80% C:该模型没有意义，因为因变量只能取0或1 D:给定解释变量的值，因变量的值为0.8
- 2.对于线性概率模型，唯一解释变量X的系数估计值为0.2，这意味着（ ）选项： A:X每增加1个单位，因变量的预测取值增加0.2 B:X取1时，因变量的取值为0.2 C:X每增加1个单位，因变量取1的概率预测值增加0.2 D:X取1时，因变量取1的概率预测值为0.2
- 3.如果滞后变量模型中没有滞后因变量，因变量受解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上，这种滞后变量模型称为分布滞后模型。) 选项： A:对 B:错
- 4.按照最小平方法配合的回归直线，满足的条件是（ ）。 选项： A:因变量实际值与其估计值的离差和为0 B:因变量实际值与其平均值的离差和为0 C:因变量实际值与其估计值的离差平方和最小 D:因变量实际值与其平均值的离差平方和最小 E:因变量平均值与其估计值的离差平方和最小
- 5.下列说法错误的是选项： A:二值因变量模型无法给出具体的Y取1或0的结果，而只能对于Y的取值做概率上的估计 B:在二值因变量模型中，因变量取1的概率可以不是自变量的线性函数 C:在对线性概率、probit、logit模型进行拟合状况评价时，不能采用与普通多元线性回归一样的拟合指标 D:在对线性概率、probit、logit模型进行估计时，估计方法和普通的多元线性回归一致
- 6.回归方程可用于 选项： A:给定自变量预测因变量 B:给定因变量预测自变量 C:由自变量控制因变量 D:任意外推预测
- 7.回归方程可用于( ) 选项： A: 根据自变量预测因变量 B: 给定因变量推算自变量 C: 给定自变量推算因变量 D: 推算时间数列中缺失的数据 E: 用于控制因变量
- 8.回归方程可用于()。 选项： A、根据自变量预测因变量 B、给定因变量推算自变量 C、推算时间数列中缺失的数据 D、给定自变量推算因变量 E、用于控制因变量
- 9.在一元线性回归模型中,回归系数β1的实际意义是( )。A、当自变量X=0时,因变量Y的期望值B、当自变量X变动1个单位时,因变量Y的平均变动数量C、当自变量X=0时,自变量X的期望值D、当因变量Y变动1个单位时,自变量X的平均变动数量
- 10.回归方程可用于选项： A:根据自变量预测因变量; B:给定因变量推算自变量; C:推算时间数列中缺失的数据; D:给定自变量推算因变量
- 11.一元线性回归中,残差是指什么? 选项：A、因变量的实际观测值与模型预测值之间的差异B、自变量和因变量之间的相关性C、斜率和截距的比例D、模型的误差项
- 12.在一元线性回归模型中，回归系数的实际意义是（ ）。A.当自变量X=0时，因变量Y的期望值B.当自变量X变动1个单位时，因变量Y的平均变动数量C.X当自变量X=0时，自变量X的期望值D.当因变量Y变动1个单位时，自变量X的平均变动数量
- 13.多元线性回归分析中的ESS反映了（ ） 选项： A:因变量观测值总变差的大小 B:因变量回归估计值总变差的大小 C:因变量观测值与估计值之间的总变差 D:Y关于X的边际变化
- 14.多元线性回归分析中的 ESS反映了 选项： A、因变量观测值与估计值之间的总变差 B、因变量回归估计值总变差的大小 C、因变量观测值总变差的大小 D、Y关于X 的边际变化
- 15.多元线性回归分析中的RSS反映了（ ） 选项： A: 因变量观测值总变差的大小 B: 因变量回归估计值总变差的大小 C: 因变量观测值与估计值之间的总变差 D: Y关于X的边际变化
- 16.多元线性回归分析中RSS反映了( ) 选项： A: 因变量观测值总变差的大小 B: 因变量回归估计值总变差的大小 C: 因变量观测值与估计值之间的总变差 D: Y关于X的边际变化
- 17.多元线性回归分析中RSS反映了( ) 选项：A、因变量观测值总变差的大小 B、因变量回归估计值总变差的大小 C、因变量观测值与估计值之间的总变差 D、Y关于X的边际变化
