用OLS建立多元线性回归模型，有哪些基本假设？
题目
用OLS建立多元线性回归模型，有哪些基本假设？
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第1题：
家庭消费支出一般用（ ）方法来计算。
A、一元线性回归模型
B、多元线性回归模型
C、回归预测法
D、多元时间序列模型答案：B解析：多元线性回归模型，在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因表的影响。 -
第2题：
若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是（ ）。
Ⅰ.模型参数估计量失去有效性
Ⅱ.参数的OLS估计量的方差变大
Ⅲ.参数估计一量的经济含义不合理
Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效
A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
C、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ答案：D解析：回归模型存在自相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性，但是参数估计量失去有效性;②变量的显著性检验失去意义，在关于变量的显著性检验中，当存在序列相关时，参数的OLS估计量的方差增大，标准差也增大，因此实际的t统计量变小，从而接受原假设βi=0的可能性增大，检验就失去意义，采用其他检验也是如此;③模型的预测失效。 -
第3题：
多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？
正确答案:多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别表现在如下几个方面：一是解释变量的个数不同；二是模型的经典假设不同，多元线性回归模型比一元线性回归模型多了个“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定；三是多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。 -
第4题：
如果企业人力资源预测对象与某一变量的直线相关趋势成立，就可以建立预测人力资源的（）
- A、线性回归预测模型
- B、时间序列预测模型
- C、一元线性回归预测模型
- D、多元线性回归模型
正确答案:C -
第5题：
多元线性回归模型
正确答案: 在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量的影响的现象，表现为在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型成为多元线性回归模型，多元指多个变量。 -
第6题：
在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（）的统计性质。
- A、有偏特性
- B、非线性特性
- C、最小方差特性
- D、非一致性特性
正确答案:C -
第7题：
回归分析模型可以是（）
- A、一元线性回归模型
- B、多元线性回归模型
- C、系统聚类分析
- D、一元回归模型，多元回归模型
正确答案:D -
第8题：
回归分析预测法可分为（）和多元回归分析预测。
- A、线性回归分析预测
- B、非线性回归分析预测
- C、建立回归预测模型
- D、一元回归分析预测
正确答案:D -
第9题：
单选题简单线性回归模型与多元回归模型的基本假设（）A完全相同
B除了有相同的条件外,后者比前者少
C除了有相同的条件外,后者比前者多
D没有关系
正确答案： B解析： 教材章节/页面：13-304/314 -
第10题：
问答题什么是多元线性回归预测？其模型的基本假设是什么？正确答案： 多元线性回归预测，是指当两个或两个以上的自变量或因变量之间存在着线性相关关系，应用最小二乘法，建立多元线性回归方程，从两个或两个以上的自变量去预测因变量未来的数量表现的方法。多元线性回归模型必须符合以下假定：
（1）X1，X2，L，Xk，与随机扰动项不相关。
（2）随机误差项的数学期望为零。
（3）随机误差项同方差。
（4）无自相关假定。
（5）解释变量之间不存在线性相关关系。
（6）为了假设检验，假定随机误差项μi服从均值为零了，方差为σ2的正态分布。解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题一元线性回归模型的基本假设有哪些？正确答案： 一般地，在作一元线性回归分析过程中，回归分析是建立一系列假设基础上的，这些假设为：
（1）回归模型因变量y与自变量x之间具有线性关系。
（2）在重复抽样中自变量x值是固定的。即假定x是非随机的。
（3）误差项ε的均值为零。解析： 暂无解析 -
第12题：
问答题线性回归模型的基本假设是什么？正确答案： 线性回归模型的基本假设有：1.解释变量x1.x2„.xp是非随机的，观测值 xi1.xi2„..xip是常数。2.等方差及不相关的假定条件为{E(εi)=0 i=1,2„.Cov(εi,εj)=｛σ^2 3.正态分布的假定条件为相互独立。4.样本容量的个数要多于解释变量的个数，即n>p.解析： 暂无解析 -
第13题：
每个月的物价指数可以用（ ）方法来计算。A：一元线性回归模型
B：多元线性回归模型
C：回归预测法
D：平稳时间序列模型答案：D解析：在一定生态条件下,动植物种群数量逐月或逐年的消长过程、某证券交易所每天的收盘指数、每个月的GIIP、失业人数或物价指数等等都可以运用平稳时间序列模型计算。 -
第14题：
多元线性回归分析是建立在哪些假设基础上的?（ ）
答案：A,D解析：
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第15题：
一元线性回归模型的基本假设有哪些？
正确答案: 一般地，在作一元线性回归分析过程中，回归分析是建立一系列假设基础上的，这些假设为：
（1）回归模型因变量y与自变量x之间具有线性关系。
（2）在重复抽样中自变量x值是固定的。即假定x是非随机的。
（3）误差项ε的均值为零。 -
第16题：
模型y=x1+2x2+3x3是属于（）
- A、一元线性回归模型
- B、多元线性回归模型
- C、非线性回归模型
- D、多元非线性回归模型
正确答案:D -
第17题：
用OLS建立多元线性回归模型，有哪些基本假设？
正确答案: 1、回归模型是线性的，模型设定无误且含有误差项
2、误差项总体均值为零
3、所有解释变量与误差项都不相关
4、误差项互不相关（不存在序列相关性）
5、误差项具有同方差
6、任何一个解释变量都不是其他解释变量的完全线性函数
7、误差项服从正态分布。 -
第18题：
什么是多元线性回归预测？其模型的基本假设是什么？
正确答案: 多元线性回归预测，是指当两个或两个以上的自变量或因变量之间存在着线性相关关系，应用最小二乘法，建立多元线性回归方程，从两个或两个以上的自变量去预测因变量未来的数量表现的方法。多元线性回归模型必须符合以下假定：
（1）X1，X2，L，Xk，与随机扰动项不相关。
（2）随机误差项的数学期望为零。
（3）随机误差项同方差。
（4）无自相关假定。
（5）解释变量之间不存在线性相关关系。
（6）为了假设检验，假定随机误差项μi服从均值为零了，方差为σ2的正态分布。 -
第19题：
多元线性回归模型分析一般会遇到哪些问题？
正确答案:多重共线性、自回归、异方差。 -
第20题：
简单线性回归模型与多元回归模型的基本假设（）
- A、完全相同
- B、除了有相同的条件外，后者比前者少
- C、除了有相同的条件外，后者比前者多
- D、没有关系
正确答案:C -
第21题：
问答题多元线性回归模型中有哪些基本的假定？正确答案：
多元回归模型的基本假定有:
(1)随机误差项εi具有零均值和同方差,即:E(εi)=0,D(εi)=σ2;
(2)随机误差项在不同样本点之间是相互独立的,不存在序列关系,即: Cov(εi,εj)=0,(i≠j);
(3)随机误差项εi应服从正态分布,即:εi~N(0,σ2);
(4)自变量x1,x2,…,xp是确定性变量,且它们之间是不相关的;
(5)因变量与自变量x1,x2,…,xp之间存在着显著的线性相关关系,即模型是线性的。解析： 暂无解析 -
第22题：
单选题如果企业人力资源预测对象与某一变量的直线相关趋势成立，就可以建立预测人力资源的（）A线性回归预测模型
B时间序列预测模型
C一元线性回归预测模型
D多元线性回归模型
正确答案： D解析： 暂无解析 -
第23题：
单选题模型y=x1+2x2+3x3是属于（）A一元线性回归模型
B多元线性回归模型
C非线性回归模型
D多元非线性回归模型
正确答案： D解析： 暂无解析 -
第24题：
单选题回归分析模型可以是（）A一元线性回归模型
B多元线性回归模型
C系统聚类分析
D一元回归模型，多元回归模型
正确答案： D解析： 暂无解析