内容发布更新时间 : 2024/5/4 12:13:26星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

第六章 回归分析

一、填空

1、现象之间普遍存在的相互关系可以概括为两类：一类是 ，另一类是 。

2、在简单回归分析中，因变量y的总离差可以分解为 和 。 3、若相关系数为r=0.92，表示两变量之间呈 关系。

?的意义是 。 ??10?0.5x中，截矩?4、线性回归方程y0?的意义是 。 ??12?0.8x中，斜率?5、线性回归方程y1

二、单项选择题

1、当相关系数r?0时，表明（ ）

A、现象之间完全无关 B、相关程度较小 C、现象之间完全相关 D、无直线相关关系 2、下列回归方程中，肯定错误的是（ ）

?i?2?3xi,r?0.88 B、y?i??2?3xi,r?0.88 A、y?i??2?3xi,r??0.88 D、y?i?2?3xi,r??0.88 C、y?x中，?????i??3、对于有线性相关关系的两变量建立的直线回归方程y回归系数?i（ ）

A、可能为0 B、可能小于0 C、只能是正数 D、只能是负数 4、回归估计中，自变量的取值x0越远离其平均值x，求得到y的预测区间（ ）

A、越宽 B、越窄 C、越准确 D、越接近实际值 5、在回归分析中，F统计量主要是用来检验（ ） A、相关系数的显著性 B、回归系数的显著性 C、线性关系的显著 D、参数估计值的显著性

三、判断

SSEn?1是?2的无偏估计。1、在简单线性回归分析中， （ ）

2、总离差平方和一定时，回归离差平方和越大，残差平方和就越小。（ ） 3、回归残差平方和SSE??(yi?y)。 （ ）

i?1n24、相关系数r有正负、有大小，因而它反映的是两现象之间具体的数量变动关系。 （ ）

5、进行回归分析时，应注意对相关系数和回归直线方程的有效性进行检验。 （ ）

四、计算

1、下表是一小卖部某６天卖出热珍珠奶茶的杯数与当天气温的对比表．

2111气温（℃）x 4 -1 6 8 3 0 223356杯数y 0 4 4 8 0 4 现在的问题是：如果某天的气温是-5℃，这天小卖部大概要准备多少杯热珍珠奶茶比较好一些？

2、某种商品的需求量y（斤） 和商品价格 x（元） 有关，现取得10对观测数据经计算得如下数据：

?x?60，?y?800,?x2?390,?y2?67450,?xy?4500

要求：（1）计算相关系数；

??a?bx（3）解释b的意义。 （2）求y 对x 的线性回归方程y

3、某地区某企业近8年产品产量与生产费用的相关情况如下表所示：

生产费用 产品产量 年份 （千吨）x （万元）y 1997 1.2 62 1998 2.0 86 1999 3.1 80 2000 3.8 110 2001 5.0 115 2002 6.1 132 2003 7.2 135 2004 8.0 160 要求：（1）分析产品产量与生产费用的相关关系； （2）建立一元线性回归模型；

第七章 时间序列分析

一、填空

1、下表为两个地区的财政收入数据：

年份 1997 1998 A地区财政收入（亿元） B地区财政收入（亿元） 40 60 7 11 则A地区财政收入的增长速度是 ，B地区财政收入的增长速度是 ，A地区财政收入的增长1%的绝对值为 ，B地区财政收入的增长1%的绝对值为 。

2、已知环比增长速度为7.1％、3.4％、3.6％、5.3％，则定基增长速度

是 。

3、年劳动生产率r(千元)和职工工资y (元)之间的回归方程为y?120?110x，这意味着年劳动生产率每提高1千元时，职工工资平均 。 4、拉氏价格或销售量指数的同度量因素都是选 期，而派许指数的同度量因素则选 期。

5、动态数列的变动一般可以分解为四部分，即趋势变动、 变动、 变动和不规则变动。

二、选择 1． 反映了经济现象在一个较长时间内的发展方向，它可以在一个相当长的时间内表现为一种近似直线的持续向上或持续向下或平稳的趋势。

A长期趋势因素 B季节变动因素 C周期变动因素 D不规则变动因素 2． 是经济现象受季节变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期波动。

A长期趋势因素 B季节变动因素 C周期变动因素 D不规则变动因素 3、时间序列在一年内重复出现的周期性波动称为（ ）

A、趋势 B、季节性 C、周期性 D、随机性 4、在使用指数平滑法进行预测时，如果时间序列比较平稳，则平滑系数α的取值（ ）

A、应该小些 B、应该大些 C、等于0 D、等于1 5、某银行投资额2004年比2003年增长了10%，2005年比2003年增长了15%，2005年比2004年增长了（ ）