样本回归模型Р17、在多元(k元)回归分析中,回归平方和ESS的自由度是( C )РA、n B、n-1 C、k D、k-1Р18、在多元(k元)回归分析中,残差平方和的自由度是( C )РA、n B、n-k C、n-k-1 D、kР19、多元线性回归模型的随机项u方差的估计量为( B )РA、 B、 C、 D、Р20、多元线性回归分析中,对回归系数的显著性检验是( B )РA、F检验 B、t检验 C、正态检验 D、R2检验Р21、多元线性回归分析中,对回归方程的显著性检验是( A )РA、F检验 B、t检验 C、正态检验 D、R2检验Р三、问题与计算题Р22、多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别?Р答:多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别主要表现在三个方面:一是解释变量的个数不同,多元线性回归模型有多个解释变量,一元线性回归模型只有一个解释变量。二是模型的经典假定不同,多元线性回归模型比一元线性回归模型多了“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的表达式更复杂。Р23、为什么说最小二乘估计量是最优的线性无偏估计量?多元线性回归最小二乘估计的正规方程(用矩阵表示)能解出唯一的参数估计值的条件是什么?Р答:在多元线性回归模型中,参数最小二乘估计量具有线性、无偏性、最小方差性,同时多元线性回归模型满足经典假定,所以最小二乘估计量是最优的线性无偏估计量。由正规方程能解出唯一的参数估计值的条件是,解释变量的样本值矩阵X是满秩的,即解释变量之间不存在线性相关关系。Р24、多元线性回归模型的经典假定是什么?试说明在对模型的回归系数和回归方程的显著性检验中,哪些假定起了作用?Р答:多元线性回归模型的经典假定有:(1)随机项的均值为零;(2)随机项等方差和无序列相关性假定;(3)随机项与解释变量不相关假设;(4)解释变量之间不相关假定;(5)随机项
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