第二章--簡單線性回歸模型練習題WORD

1、文檔可能無法思考全面，請瀏覽后下載! 第二章 簡單線性回歸模型練習題一、 術(shù)語解釋1 解釋變量2 被解釋變量3 線性回歸模型4 最小二乘法5 方差分析6 參數(shù)估計7 控制8 預測二、填空1 在經(jīng)濟計量模型中引入反映（ ）因素影響的隨機擾動項，目的在于使模型更符合（ ）活動。2 在經(jīng)濟計量模型中引入隨機擾動項的理由可以歸納為如下幾條：（1）因為人的行為的（ ）、社會環(huán)境與自然環(huán)境的（ ）決定了經(jīng)濟變量本身的（）；（）建立模型時其他被省略的經(jīng)濟因素的影響都歸入了（）中；（）在模型估計時，（）與歸并誤差也歸入隨機擾動項中；（4）由于我們認識的不足，錯誤的設定了（ ）與（ ）之間的數(shù)學形式，例如將非線

2、性的函數(shù)形式設定為線性的函數(shù)形式，由此產(chǎn)生的誤差也包含在隨機擾動項中了。3 （ ）是因變量離差平方和，它度量因變量的總變動。就因變量總變動的變異來源看，它由兩部分因素所組成。一個是自變量，另一個是除自變量以外的其他因素。（ ）是擬合值的離散程度的度量。它是由自變量的變化引起的因變量的變化，或稱自變量對因變量變化的貢獻。（ ）是度量實際值與擬合值之間的差異，它是由自變量以外的其他因素所致，它又叫殘差或剩余。4 回歸方程中的回歸系數(shù)是自變量對因變量的（ ）。某自變量回歸系數(shù)的意義，指的是該自變量變化一個單位引起因變量平均變化（ ）個單位。5 模型線性的含義，就變量而言，指的是回歸模型中變量的（ ）

3、；就參數(shù)而言，指的是回歸模型中的參數(shù)的（ ）；通常線性回歸模型的線性含義是就（ ）而言的。6 樣本觀察值與回歸方程理論值之間的偏差，稱為（ ），我們用殘差估計線性模型中的（ ）。三、簡答題1 在線性回歸方程中，“線性”二字如何理解？2 用最小二乘法求線性回歸方程系數(shù)的意義是什么？3 一元線性回歸方程的基本假設條件是什么？4 方差分析方法把數(shù)據(jù)總的平方和分解成為兩部分的意義是什么？5 試敘述t檢驗法與相關系數(shù)檢驗法之間的聯(lián)系。6 應用線性回歸方程控制和預測的思想。7 線性回歸方程無效的原因是什么？6 / 78 回歸分析中的隨機誤差項有什么作用？它與殘差項有何區(qū)別？9 判斷如下模型，哪些是線性模型

4、，哪些不是。以及它們經(jīng)過怎樣的變化能夠變成線性模型？模型 描述性名稱 倒數(shù) 半對數(shù) 反半對數(shù) 對數(shù)或雙對數(shù) 對數(shù)倒數(shù)10 如下模型是線性回歸模型嗎？并說出原因。四 計算題1 給定如下表第一列的假設，說明第二列中的假定是與之等效的。關于經(jīng)典模型的假設（1）（2）2 下表給出了美國30所知名學校的MBA學生1994年基本年薪（ASP）、GPA分數(shù)（14共四個等級）、GMAT分數(shù)以及每年學費的數(shù)據(jù)。a. 用雙變量回歸模型分析GPA是否對ASP有影響？b.用合適的回歸模型分析GMAT分數(shù)是否與ASP有關系？c.每年的學費與ASP有關嗎？你是如何知道的？如果兩變量之間正相關，是否意味著進到最高費用的商業(yè)

5、學校是有利的。d.你同意高學費的商業(yè)學校意味著高質(zhì)量的MBA成績嗎？為什么？1994年MBA畢業(yè)生平均初職薪水學校ASP/美元GPAGMAT學費/美元Harvard1026303.465023894Stanford1008003.366521189Columbian1004803.364021400Dartmouth954103.466021225Wharton899303.465021050Northwestern846403.364020634Chicago832103.365021656Mit805003.565021690Virginia742803.264317893Ucla7401

6、03.564014496Berkeley719703.264714361Cornell719703.263020400Nyu706603.263020276Duke704903.362321910Carriegie mellon598903.263520600North Carolina698803.262110132Michigan678203.263020196Texax618903.36258580Indiana585203.261514036Purdue547203.25819556Case western572003.159117600Georgetown698303.2619195

7、84Michigan state418203.259016057Penn state491203.258011400Southern methodist609103.160018034Tulane440803.160019550Illinois471303.261612628Lowa416203.25909361Minnesota482503.260012618Washington441403.3617114363 你的朋友將不同年度的債券價格作為該年利率（在相等的風險水平下）的函數(shù)，估計出的簡單方程如下：其中：第i年美國政府債券價格（每100美元債券） 第i年聯(lián)邦資金利率（按百分比） 請回答

8、以下問題：（1） 解釋兩個所估系數(shù)的意義。所估的符號與你所期望的符號一樣嗎？（2） 為何方程左邊的變量是而不是Y？（3） 你朋友在估計的方程中是否遺漏了隨機誤差項？（4） 此方程的經(jīng)濟意義是什么？對此模型你有何評論？（提示：聯(lián)邦資金利率是一種適用于銀行間隔夜持有款項的利率）4 對于家庭收入X影響家庭消費支出Y的問題，如果通過調(diào)查得到一組數(shù)據(jù)，如下表所示。家庭收入X家庭消費支出Y1800770212001100320001300430002200540002100650002700770003800890003900910000550010120006600（1）試建立Y與X之間的樣本回歸方程。

9、（2）預測收入為6000元這類家庭的平均消費支出（顯著性水平）（3）以95的概率預測某個收入為6000元的家庭的消費支出。5 中國的人均GDP（元/人，用Y表示）與人均鋼產(chǎn)量（千克/人，用X表示）如下表所示：年度YX198585344.52198695648.931987110451.921988135553.951989151255.051990163458.451991187961.701992228769.471993293976.001994392377.701995485479.151996557683.151997605488.571998603893.051999655199.1

10、220007086101.7720017651119.2220028184142.43資料來源：中國統(tǒng)計年鑒2003，北京，中國統(tǒng)計出版社，2003。（1） 試建立樣本回歸方程，并在5的水平下進行顯著性檢驗。（2） 求簡單相關系數(shù)。（3） 如果200千克，以90的概率對和進行預測。6 下表給出了19771991年期間美國的黃金價格、消費者指數(shù)和紐約股票交易所指數(shù)數(shù)據(jù)。NYSE指數(shù)包括在NYSE上市的大多數(shù)股票，約有1500多種。年份在紐約每盎司黃金的美元價格消費者價格指數(shù)19821984100紐約股票交易所指數(shù)1965.121.311001977147.9860.653.691978193.4

11、465.253.701979307.6272.658.321980612.5182.468.101981459.6190.974.021982376.0196.568.931983423.8399.692.631984360.29103.992.461985317.30107.6108.901986367.87109.6136.001987446.50113.6161.701988436.93118.3149.911989381.28124.0180.021990384.08130.7183.461991362.04136.2206.33a. 在同一散布圖中描繪黃金價格，CPI和NYSE指數(shù)。

12、b. 一種投資，如果它的價格和（或）回報率至少趕得上通貨膨脹，就被認為是（對通貨膨脹）保值（能抵御通貨膨脹）的。為檢驗這一假設：投資是保值的，假定a中的散點圖表明擬合以下模型是最適宜的：7 下表給出了，19591997年間美國國內(nèi)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)年份NGDPRGDP年份NGDPRGDP1959507.20002210.20019792557.5004630.6001960526.60002262.90019802784.2004615.0001961544.80002314.30019813115.9004720.7001962585.20002454.80019823242.1004620.300

13、1963617.40002559.40019833514.5004803.7001964663.00002708.40019843902.4005140.1001965719.10002881.10019854180.7005323.5001966787.70003069.20019864422.2005487.7001967822.60003147.20019874692.3005649.5001968910.60003293.90019885049.6005865.2001969982.20003393.60019895438.7006062.0019701035.6003397.6001

14、9905743.8006136.30019711125.4003510.00019915916.706079.40019721237.3003702.30019926244.4006244.40019731382.6003916.30019936558.1006389.60019741496.9003891.20019946947.0006610.70019751630.6003873.90019957269.6006761.70019761819.0004082.90019967661.6006994.80019772026.9004273.60019978110.9007269.80019782291.4004503.000a. 將當年