简述回归分析法最小二乘法的思路。

题目

简述回归分析法最小二乘法的思路。

相似考题

1.回归分析中OLS(普通最小二乘法)的原理是()。

2.利用最小二乘法求解回归模型参数的基本要求是（?）。

3.根据最小二乘法拟合直线回归方程是使（ ）。

4.先分别估计股票的市盈率和每股收益，由此估计出股票的价格，这种评价股票价格的方法叫做（ ）。A．最小二乘法B．回归分析法C．市盈率估价法D．简单估计法

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  • 第1题：

    在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。



    答案：D
    解析：


    @##

  • 第2题：

    下列有关因果预测分析法的说法中，正确的有（　）。

    A.回归分析法是因果预测分析法最常用的方法
    B.一元回归分析法是因果预测分析法最常用的方法
    C.一元回归分析法使用的是最小二乘法原理
    D.回归分析法是一种定量分析法

    答案：A,C,D
    解析：
    回归分析法是因果预测分析法最常用的方法。回归直线法也称一元回归分析法，是回归分析法的一种，不能说回归直线法（一元回归分析法），是因果预测分析法最常用的方法，选项B的说法不正确。

  • 第3题：

    分解混合成本时，根据过去一定期间的业务量和混合成本的历史资料，应用最小二乘法原理得出的方法叫回归分析法。()


    答案：对
    解析：
    回归分析法是根据过去一定期间的业务量和混合成本的历史资料，应用最小二乘法原理，算出最能代表业务量与混合成本关系的回归直线，借以确定混合成本中固定成本和变动成本的方法。该法是一种较为精确的方法。

  • 第4题：

    若回归模型的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计参数应采用（）。

    • A、普通最小二乘法
    • B、加权最小二乘法
    • C、广义差分法
    • D、工具变量法

    正确答案:C

  • 第5题：

    一元线性回归分析中，参数α、β的估计需要用到（）。

    • A、主成分分析法
    • B、方差分析法
    • C、最小二乘法
    • D、t检验

    正确答案:C

  • 第6题：

    简述回归分析法与经济计量法的差异区别。


    正确答案: 回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上.利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式，用来描述变量间数量上的平均变化关系。经济计量法，是在以经济理论和事实为依据的定性分析基础上，利用数理统计方法建立一组联立方程式，来描述预测目标与相关变量之间经济行为结构的动态变化关系。前者是在实验的基础，建立变量之间的关系；后者是在各种既定函数关系基础上，测算变化影响。

  • 第7题：

    简述层次分析法的基本思路。


    正确答案: 首先找出解决问题涉及的主要因素，将这些因素按其关联、隶属关系构成递阶层次模型，通过对各层次中各因素的两两比较的方式确定诸因素的相对重要性，然后进行综合判断，确定评价对象相对重要性的总排序

  • 第8题：

    简述回归分析法的工作步骤。


    正确答案: （1）根据自变量与因变量的现有数据以及关系，初步设定回归方程；
    （2）求出合理的回归系数，并确定回归方程；
    （3）进行相关性检验，确定相关系数；
    （4）在符合相关性要求后，即可根据已得的回归方程与具体条件相结合进行预测；并计算预测值的置信区间。

  • 第9题：

    问答题
    简述时间序列回归分析法有哪些缺陷。

    正确答案： 倾向线的拟合方法，实质上是一种时间序列回归分析法，它是通过数学模型的建立和求解来进行分析的。这种方法的优点是精确度比较高，但是也有以下三个缺陷：
    第一，时间序列数据的一个重要特点是近期数据对事物当前发展趋势的影响大，而早期数据的影响相对较小，但是，时间序列回归分析法对于近期数据和早期数据的重要性不加区别，所以它不能很好地反映事物发展的当前趋势。
    第二，时间序列回归分析是对于全部是时间序列数据的统计分析和数学抽象，所以，当有新的数据点出现时，回归方程就要重新确定，全部数据都要重新处理，而不能自行延续。
    第三，回归分析的数据运算工作量大，也比较复杂。
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    多选题
    一元线性回归方程回归系数的计算方法有（）
    A

    作图法

    B

    最小二乘法

    C

    分析法

    D

    查表法


    正确答案： C,B
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    单选题
    一元线性回归系数通常采用（）估计。
    A

    分析法

    B

    归纳法

    C

    雅可比法

    D

    最小二乘法


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    多选题
    膳食调查通常采用的方法有（）等。
    A

    食物频率法

    B

    最小二乘法

    C

    膳食史法

    D

    化学分析法

    E

    称重法

    F

    回归法


    正确答案： A,B
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    下列关于回归分析预测法的说法中，错误的是（　）。

    A.回归分析预测法是预测资金需要量的方法之一
    B.回归分析预测法是假定资金需要量与销售量之间存在线性关系
    C.回归直线方程的参数是通过最小二乘法来确定的
    D.回归分析法的预测模型为：y＝ax2－bx+c

    答案：D
    解析：
    回归分析法的预测模型为：y＝a＋bx。

  • 第14题：

    建立一元线性回归模型的主要方法有

    A.因素分析法
    B.平均数方法
    C.最小二乘法
    D.逐步回归法

    答案：B,C
    解析：
    建立回归模型的方法有：平均数法；最小二乘法。

  • 第15题：

    若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。

    • A、普通最小二乘法
    • B、加权最小二乘法
    • C、广义差分法
    • D、工具变量法

    正确答案:C

  • 第16题：

    将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有（）

    • A、直接置换法
    • B、对数变换法
    • C、级数展开法
    • D、广义最小二乘法
    • E、加权最小二乘法

    正确答案:A,B

  • 第17题：

    一元线性回归方程回归系数的计算方法有（）

    • A、作图法
    • B、最小二乘法
    • C、分析法
    • D、查表法

    正确答案:A,B

  • 第18题：

    简述回归分析法的基本步骤以及检验目的。


    正确答案: 基本步骤：收集数据、分析因素、统计数据、建立回归方程、求算回归系数、确定回归方程、将数据代入检验。
    检验的目的：进一步了解回归到的方程与实际统计数据间的关系。

  • 第19题：

    一元线性回归系数通常采用（）估计。

    • A、分析法
    • B、归纳法
    • C、雅可比法
    • D、最小二乘法

    正确答案:D

  • 第20题：

    问答题
    简述层次分析法的基本思路。

    正确答案： 首先找出解决问题涉及的主要因素，将这些因素按其关联、隶属关系构成递阶层次模型，通过对各层次中各因素的两两比较的方式确定诸因素的相对重要性，然后进行综合判断，确定评价对象相对重要性的总排序
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    问答题
    简述回归分析法最小二乘法的思路。

    正确答案： 回归分析法的目的是建立因变量的期望值和自变量之间的函数关系式，称为回归模型，最小二乘法认为，这样的回归模型应当使模型中的期望值和实际观测数据之间的误差达到最小，最小二乘就是指所有的误差项平方和达到最小。然后再通过求解达到该最小值时的未知参数得到函数关系式。这就是最小二乘法的基本原理。
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    问答题
    简述回归分析法与经济计量法的差异区别。

    正确答案： 回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上.利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式，用来描述变量间数量上的平均变化关系。经济计量法，是在以经济理论和事实为依据的定性分析基础上，利用数理统计方法建立一组联立方程式，来描述预测目标与相关变量之间经济行为结构的动态变化关系。前者是在实验的基础，建立变量之间的关系；后者是在各种既定函数关系基础上，测算变化影响。
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    问答题
    简述用加权最小二乘法消除线性回归中异方差性的思想与方法。

    正确答案： 思想：加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。在异方差的条件下，平方和中的每一项的地位不同，误差项方差大的项，在平方和中作用大，回归线被拉向方差大的项。加权最小二乘法是在平方和中加入一个适当的权数Wi，以调整各项在平方和中的作用。
    方法：加权最小二乘法、BOX-COX变换法、方差稳定性变换法。
    解析： 暂无解析

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