(完整版)第二章(简单线性回归模型)2-2答案
简单线性回归分析2
)
lXY lXX
a Y bX
03:56
24
b＝0.1584，a＝-0.1353
Yˆ 0.1353 0.1584X
03:56
25
回归直线的有关性质
(1) 直线通过均点 ( X ,Y )
(2) 各点到该回归线纵向距离平方和较到其它任何直线小。
(Y Yˆ)2 [Yˆ a bX ]2
03:56
残 差 0.0282 22 0.0013
总变异 0.0812 23
R2=SS回归/SS总=0.0530/0.0812=0.6527 说明在空气中NO浓度总变异的65.27%与车流量有关。
03:56
48
二、简单线性回归模型
两变量关系的定量描述 统计推断 统计应用
统计预测
Y 的均值的区间估计：总体回归线的95%置信带（相应X 取值水平下，） ；
回归模型 (regression model)：
描述变量之间的依存关系的函数。
简单线性回归(simple linear regression)：
模型中只包含两个有“依存关系”的变量，一个变量随 另外一个变量的变化而变化，且呈直线变化趋势，称之 为简单线性回归。
03:56
9
例如，舒张压和血清胆固醇的依存性
统计推断 通过假设检验推断NO平均浓度是否随着车 流量变化而变化；
统计应用 利用模型进行统计预测或控制。
03:56
13
两变量关系的定量描述
散点图 简单线性回归方程 回归系数的计算——回归系数的最小二乘估计 线性回归分析的前提条件
03:56
14
1. 散点图
0.25
0.2
NO浓度/×10-6
正态 (normal)假定是指线性模型的误差项服从正态 分布 。
计量经济学2答案
第二章 简单线性回归模型一、单项选择题：1、回归分析中定义的（ B ）。
A 、解释变量和被解释变量都是随机变量B 、解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量C 、解释变量和被解释变量都为非随机变量D 、解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量2、最小二乘准则是指使（ D ）达到最小值的原则确定样本回归方程。
A 、1ˆ()n t t t Y Y =-∑B 、1ˆn t t t Y Y =-∑C 、ˆmax t t Y Y -D 、21ˆ()n t t t Y Y =-∑ 3、下图中“{”所指的距离是（ B ）。
A 、随机误差项i 、ˆiY 的离差 4、参数估计量ˆβ是i Y 的线性函数称为参数估计量具有( A )的性质。
A 、线性 B 、无偏性 C 、有效性 D 、一致性5、参数β的估计量βˆ具备有效性是指（ B ）。
A 、0)ˆ(=βVarB 、)ˆ(βVar 为最小C 、0ˆ=-ββD 、)ˆ(ββ-为最小6、反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是( B )。
A 、总体平方和B 、回归平方和C 、残差平方和D 、样本平方和7、总体平方和TSS 、残差平方和RSS 与回归平方和ESS 三者的关系是（ B ）。
A 、RSS=TSS+ESSB 、TSS=RSS+ESSC 、ESS=RSS-TSSD 、ESS=TSS+RSS8、下面哪一个必定是错误的（ C ）。
A 、 i i X Y 2.030ˆ+= ，8.0=XY r B 、 i i X Y 5.175ˆ+-= ，91.0=XY r C 、 i i X Y 1.25ˆ-=，78.0=XY r D 、 i i X Y 5.312ˆ--=，96.0-=XY r9、产量（X ，台）与单位产品成本（Y ，元/台）之间的回归方程为ˆ356 1.5Y X =-，这说明（ D ）。
A 、产量每增加一台，单位产品成本增加356元B 、产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元C 、产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元D 、产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元10、回归模型i i i X Y μββ++=10，i = 1，…，25中，总体方差未知，检验010=β：H 时，所用的检验统计量1ˆ11ˆβββS -服从（ D ）。
(完整版)第二章(简单线性回归模型)2-2答案
2.2 简单线性回归模型参数的估计一、判断题1.使用普通最小二乘法估计模型时，所选择的回归线使得所有观察值的残差和达到最小。
（F)2.随机扰动项和残差项是一回事。
（F ）3.在任何情况下OLS 估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。
（F ）4.满足基本假设条件下，随机误差项i μ服从正态分布，但被解释变量Y 不一定服从正态分 布。
（ F ）5.如果观测值i X 近似相等，也不会影响回归系数的估计量。
（ F ）二、单项选择题1．设样本回归模型为i 01i i ˆˆY =X +e ββ+，则普通最小二乘法确定的iˆβ的公式中，错误的是（ D ）。
A ．()()()i i 12i X X Y -Y ˆX X β--∑∑＝ B ．()i i i i 122i i n X Y -X Y ˆn X -X β∑∑∑∑∑＝C ．i i 122iX Y -nXY ˆX -nX β∑∑＝ D ．i i i i 12x n X Y -X Y ˆβσ∑∑∑＝ 2．以Y 表示实际观测值，ˆY 表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（ D ）。
A ．i i ˆY Y 0∑（－）＝B ．2i i ˆY Y 0∑（－）＝C ．i i ˆY Y ∑（－）＝最小D ．2i i ˆY Y ∑（－）＝最小 3．设Y 表示实际观测值，ˆY 表示OLS 估计回归值，则下列哪项成立（ D ）。
A ．ˆYY ＝ B ．ˆY Y ＝ C ．ˆY Y ＝ D ．ˆY Y ＝ 4．用OLS 估计经典线性模型i 01i i Y X u ββ+＝＋，则样本回归直线通过点（ D ）。
A ．X Y （，）B ． ˆX Y （，）C ．ˆX Y （，）D ．X Y （，） 5．以Y 表示实际观测值，ˆY表示OLS 估计回归值，则用OLS 得到的样本回归直线i 01iˆˆˆY X ββ+＝满足（ A ）。
A ．i i ˆY Y 0∑（－）＝B ．2i i Y Y 0∑（－）＝ C ． 2i i ˆY Y 0∑（－）＝ D ．2i i ˆY Y 0∑（－）＝6．按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（ A ）。
计量经济学课后答案第二章 简单线性回归模型
第二章课后答案2.11）设回归模型为： 01i i i Y X u ββ=++其中，Y 为国内生产总值，i X 为地方预算内财政收入对回归模型的参数进行估计，根据回归结果得：i Y = -3.611151+ 0.134582iX （4.161790） （0.003867）t = （-0.867692） （34.80013）2r =0.991810 F=1211.049 S.E.=7.532484 DW=2.0516402）斜率系数的经济意义：国内生产总值每增加1亿元，地方预算内财政收入平均增加0.315亿元。
3）由以上模型可看出，X 的参数估计的t 统计量远大于2，说明GDP 对地方财政收入确有显著影响。
模型在的可决系数为0.991810，说明GDP 解释了地方财政收入变动的99%，模型拟合程度较好。
4）预测点预测：若2005年GDP 为3600亿元，2005年的财政收入预测值为480.884。
区间预测：由X 、Y 的描述统计结果得： 22(1)587.269(121)3793733.66i x x n σ=-=⨯-=∑22()(3600-917.5874)7195337.357f X X -==取α=0.05，f Y 平均值置信度95%的预测区间为：/2f Y t α f X =3600时，480.884 2.228⨯7.5325⨯ 23.61476991 即，2005年财政收入的平均值预测区间为：480.884 23.34796 （457.2692， 504.4988）f Y 个别值置信度95%的预测区间为：/2f Y t α f X =3600，480.884 2.228⨯7.5325⨯ 28.97079 2005年财政收入的个别值预测区间为：480.884 28.97079 （451.91321，509.8548）2.2令Y 为利润额，X 为研究与发展经费研究与发展经费与利润额的相关系数表：设回归模型为：01i i i Y X u ββ=++其中i Y 为利润额，i X 为研究与发展经费。
(完整版)第二章(简单线性回归模型)2-4答案
2.4 回归系数的区间估计和假设检验一、判断题1.如果零假设H 0：B 2=0，在显著性水平5%下不被拒绝，则认为B 2一定是0。
（F ）2.k β的置信度为()α-1的置信区间指真实参数落入该区间的概率是()α-1。
(F)3.假设检验为单侧检验还是双侧检验本质上取决于备择假设的形式。
（F ）4.回归系数的显著性检验是用来检验解释变量对被解释变量有无显著解释能力的检验。
（T ）二、单项选择题1．对回归模型i i 10i u X Y ++=ββ进行检验时，通常假定i u 服从（ C ）。
A ．()2i 0N σ, B ．()2n t - C ．()20N σ, D ．()n t2．用一组有30个观测值的样本估计模型i i 10i u X Y ++=ββ，在0.05的显著性水平下对1β的显著性作检验，则1β显著地不等于零的条件是其统计量大于（ D ）。
A ．()30t 050. B ．()30t 0250.) C ．()28t 050. D ．()28t 0250. 3．回归模型i i i u X Y ++=10ββ中，关于检验010=β：H 所用的统计量)ˆ(ˆ111βββVar -，下列说法正确的是（ D ）。
A ．服从）（22-n χB ．服从）（1-n tC ．服从）（12-n χ D ．服从）（2-n t 4.用一组有30个观测值的样本估计模型后，在0.05的显著性水平上对的显著性作检验，则显著地不等于零的条件是其统计量大于等于（ C ） A. B. C. D. 三、简答题1.当α给定后，回归系数2β的置信区间是什么样的？答：总体方差2σ已知时，置信区间为⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+-∑∑2i 22i2x z xz σβσβˆ,ˆ；总体方差2σ未知则使用2n e 2i2-=∑σˆ估计2σ：①样本容量充分大时，统计量仍服从正态，则置信区间为t t 01122t t t t y b b x b x u =+++1b t 1b t )30(05.0t )28(025.0t )27(025.0t )28,1(025.0F⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+-∑∑2i 22i 2x z x z σβσβˆˆ,ˆˆ；②样本容量较小时，统计量服从t 分布，则置信区间为⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+-∑∑2i 222i22x t xt σβσβααˆˆ,ˆˆ 。
应用回归分析_第2章课后习题参考答案
2.1 一元线性回归模型有哪些基本假定？答：1. 解释变量 1x , ,2x ,p x 是非随机变量，观测值,1i x ,,2 i x ip x 是常数。
2. 等方差及不相关的假定条件为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎪⎩⎪⎨⎧≠=====j i n j i j i n i E j i i ,0),,2,1,(,),cov(,,2,1,0)(2 σεεε 这个条件称为高斯-马尔柯夫(Gauss-Markov)条件，简称G-M 条件。
在此条件下，便可以得到关于回归系数的最小二乘估计及误差项方差2σ估计的一些重要性质，如回归系数的最小二乘估计是回归系数的最小方差线性无偏估计等。
3. 正态分布的假定条件为⎩⎨⎧=相互独立n i n i N εεεσε,,,,,2,1),,0(~212 在此条件下便可得到关于回归系数的最小二乘估计及2σ估计的进一步结果，如它们分别是回归系数的最及2σ的最小方差无偏估计等，并且可以作回归的显著性检验及区间估计。
4. 通常为了便于数学上的处理，还要求,p n >及样本容量的个数要多于解释变量的个数。
在整个回归分析中，线性回归的统计模型最为重要。
一方面是因为线性回归的应用最广泛；另一方面是只有在回归模型为线性的假设下，才能的到比较深入和一般的结果；再就是有许多非线性的回归模型可以通过适当的转化变为线性回归问题进行处理。
因此，线性回归模型的理论和应用是本书研究的重点。
1. 如何根据样本),,2,1)(;,,,(21n i y x x x i ip i i =求出p ββββ,,,,210 及方差2σ的估计;2. 对回归方程及回归系数的种种假设进行检验；3. 如何根据回归方程进行预测和控制，以及如何进行实际问题的结构分析。
2.2 考虑过原点的线性回归模型 n i x y i i i ,,2,1,1 =+=εβ误差n εεε,,,21 仍满足基本假定。
求1β的最小二乘估计。
答：∑∑==-=-=ni ni i i i x y y E y Q 1121121)())(()(ββ∑∑∑===+-=--=∂∂n i n i ni i i i i i i x y x x x y Q111211122)(2βββ 令,01=∂∂βQ即∑∑===-n i ni i i i x y x 11210β 解得,ˆ1211∑∑===ni ini i i xyx β即1ˆβ的最小二乘估计为.ˆ1211∑∑===ni ini ii xyx β2.3 证明： Q (β，β1)= ∑(y i-β0-β1x i)2因为Q (∧β0,∧β1)=min Q (β0,β1 )而Q (β0,β1) 非负且在R 2上可导,当Q 取得最小值时，有即-2∑(y i -∧β0-∧β1x i )=0 -2∑(y i-∧β0-∧β1x i ) x i=0又∵e i =yi -( ∧β0+∧β1x i )= yi -∧β0-∧β1x i ∴∑e i =0，∑e i x i =0（即残差的期望为0，残差以变量x 的加权平均值为零）2.4 解：参数β0，β1的最小二乘估计与最大似然估计在εi~N(0, 2 ) i=1,2，……n 的条件下等价。
第2章课后习题参考答案
第2章课后习题参考答案第二章一元线性回归分析思考与练习参考答案2.1 一元线性回归有哪些基本假定?答：假设1、解释变量X 是确定性变量，Y 是随机变量；假设2、随机误差项ε具有零均值、同方差和不序列相关性：E(εi )=0 i=1,2, …,n Var (εi )=σ2 i=1,2, …,n Cov(εi, εj )=0 i≠j i,j= 1,2, …,n 假设3、随机误差项ε与解释变量X 之间不相关： Cov(X i , εi )=0 i=1,2, …,n 假设4、ε服从零均值、同方差、零协方差的正态分布εi ~N(0, σ2 ) i=1,2, …,n2.2 考虑过原点的线性回归模型Y i =β1X i +εi i=1,2, …,n误差εi （i=1,2, …,n ）仍满足基本假定。
求β1的最小二乘估计解：得：2.3 证明（2.27式），∑e i =0 ，∑e i X i =0 。
证明：其中：∑∑+-=-=nii i ni X Y Y Y Q 121021))??(()?(ββ2112)?()?(i ni i n i ii e X Y Y Y Q β∑∑==-=-=01i i i i iY X e Y Y ββ=+=-即：∑e i =0 ，∑e i X i =02.4回归方程E （Y ）=β0+β1X 的参数β0，β1的最小二乘估计与最大似然估计在什么条件下等价?给出证明。
答：由于εi ~N(0, σ2 ) i=1,2, …,n所以Y i =β0 + β1X i + εi ~N （β0+β1X i , σ2 ) 最大似然函数：使得Ln （L ）最大的0β，1?β就是β0，β1的最大似然估计值。
同时发现使得Ln （L ）最大就是使得下式最小，上式恰好就是最小二乘估计的目标函数相同。
值得注意的是：最大似然估计是在εi ~N (0, σ2 )的假设下求得，最小二乘估计则不要求分布假设。
所以在εi ~N(0, σ2 ) 的条件下，参数β0，β1的最小二乘估计与最大似然估计等价。
(完整版)第二章(简单线性回归模型)2-5答案
2.5 回归模型预测一、判断题1.fY ˆ是对个别值f Y 的点估计。
（F ） 2.预测区间的宽窄只与样本容量n 有关。
（F ）3.fY ˆ对个别值f Y 的预测只受随机扰动项的影响。
（F ） 4.一般情况下，平均值的预测区间比个别值的预测区间宽。
（F ）5.用回归模型进行预测时，预测普通情况和极端情况的精度是一样的。
（F ）二、单项选择题1．某一特定的X 水平上，总体Y 分布的离散度越大，即2σ越大，则（ A ）。
A ．预测区间越宽，精度越低B ．预测区间越宽，预测误差越小C 预测区间越窄，精度越高D ．预测区间越窄，预测误差越大2.在缩小参数估计量的置信区间时，我们通常不采用下面的那一项措施（D ）。
A.增大样本容量nB. 预测普通情形而非极端情形C.提高模型的拟合优度D.提高样本观测值的分散度三、多项选择题1．计量经济预测的条件是（ABC ）A ．模型设定的关系式不变B ．所估计的参数不变C.解释变量在预测期的取值已作出预测 D ．没有对解释变量在预测期的取值进行过预测 E ．无条件2.对被解释变量的预测可以分为（ABC ）A.被解释变量平均值的点预测B.被解释变量平均值的区间预测C.被解释变量的个别值预测D.解释变量预测期取值的预测四、简答题1.为什么要对被解释变量的平均值以及个别值进行区间预测？答：由于抽样波动的存在，用样本估计出的被解释变量的平均值fY ˆ与总体真实平均值()f f X Y E 之间存在误差，并不总是相等。
而用fY ˆ对个别值f Y 进行预测时，除了上述提到的误差，还受随机扰动项的影响，使得总体真实平均值()f f X Y E 并不等于个别值f Y 。
一般而言，个别值的预测区间比平均值的预测区间更宽。
2.分别写出()f f X Y E 和f Y 的置信度为α-1的预测区间。
答：()f f X Y E ：()⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+±∑22f 2f i x X X n 1t Y σαˆˆ；f Y ：()⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-++±∑22f 2f i x X X n 11t Y σαˆˆ。
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2.2简单线性回归模型参数的估计 、判断题
1. 使用普通最小二乘法估计模型时，
（F ）
2. 随机扰动项u i 和残差项e i 是一回事。
（F ） 3.
在
任何情况下OLS 估计量都是待估参数的最
优线性无偏估计。
（F ）
布。
5.如果观测值X i 近似相等，也不会影响回归系数的估计量
】、单项选择题
1.设样本回归模型为
Y i =" ?
X i
+e
i
D ）。
A.
?=
■
1
X i X X i X
Y i -Y
? X i Y i -nXY
c.
-
X i 2-nX 2
2 ?以 丫表示实际观测值 ,Y?表示回归估计值，
则普通最小二乘法确定的
?的公式中, 错误的是
?n X i Y i -
X i Y i i
n X i 2-
X i 2
?_
n X i Y i -
X i
Y i
i
1
2 x
则普通最小二乘法估计参数的准则是使
（D ）
A. （丫— Y i ）=o
c.
（Y — £ ）=最小
「？ 一 Y
A . （X, 丫 ） 5.以丫表示实际观测值， 丫？表示OLS 估计回归值，则用 OLS 得到的样本回归直线 丫 ?一 ?）
4•满足基本假设条件下，随机误差项
i 服从正态分布，但被解释变量 Y 不一定服从正态分
所选择的回归线使得所有观察值的残差和达到最
3.
丫表示实际观测值
丫？表示OLS 估计回归值，则下列哪项成立（ D
A.
4.用OLS 估计经典线性模型
Y i
— 0
i
X i + u i ，则样本回归直线通过点（
.（X, Y?）
满足（A）。
A.（Y i—丫i）一0 B . （Y i —Y）2 - 0
C.（Y—丫）2-0 D .（丫Y）-0
6.按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（
7. 参数的估计量 ？具备有效性是指（ B ）
A. Var ? 0 B . Var ? 为最小
C. ? 0 D . ? 为最小
三、多项选择题
（Y i - Yj ） =o
E. cov （X i ,e i ）=0 5
2.
用OLS 法估计模型丫尸0 l X i + u i 的参数，要使参数估计量为最
佳线性无偏估计量，
则要求（ ABCE ）。
A. E （U i ）=0 B . Var （uJ 二
2
C . Cov （U i ,U j ）
=0 D.
U i 服从正态分布 E
. X 为非随机变量，与随机扰动项
U i 不相关。
3.
假设线性回归模型满足全
部基本假设，则其参数的估计量具备（
CDE ）。
A. 可靠性
B. 合理性
C. 线性性
D. 无偏性 E . 有效性
4.
普通最小二乘估计的直线具有以下特性（
ABDE ）。
A. 通过样本均值点 （ X,Y ） B . Y Y? C .
（ Y Y? ） 2 0
D .
e 0
E
. cov （X i ,e ） 0
线性回归模型的变通最小二乘估计的残差 e i 满足
ACDE ）
A.与随机扰动项不相关 C. 与被解释变量不相关
B . 与残差项不相关 D
. 与回归值不相关
1. 以 Y 表示实际观测值，
Y? 表示 OLS 估计回归值， e 表示残差，则回归直线满足（
ABE ）
A.通过样本均值点（X, 丫） B .
丫尸 Y?i
Y?i -Y i ）2
=o
5.
A. e= 0 B . e i Y i =0
C .
e i Y?i =0
D.
e i X i = 0 E . cov （X i ,e i ） =0
四、简答题
1.古典线性回归模型的基本假定是什么？
答：①零均值假定。
即在给定 X t 的条件下，随机扰动项的数学期望（均值）为 0,即E （ U t ） =0
②同方差假定。
误差项 U t 的方差与t 无关，为一个常数。
③无自相关假定。
即不同的误差
服从均值为 0，方差为
2 3
的正态分布。
2 ?用普通最小二乘法拟合的样本回归线具有哪些性质？这些性质分别由哪个正规方程求 得？
答：①样本回归线通过样本均值。
②估计值Y?的均值等于实际值 Y 的均值丫。
③剩余项e i 的 均值 为
零。
④被解释变量估计值 丫与剩余项e i 不相关。
⑤解释变量 X i 与剩余项e 不相关。
前三条由第一 个正规方程 e 0 求得，后两条由 e 0 和第二个正规方程 eX j 0
求得。
3?在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？这 些统计性质与哪些基本假定有关？
答：①线性，是指参数估计量 b?和b 分别为观测值y t 和随机扰动项 山的线性函数或线性组 合。
② 无偏性，指参数估计量 b o 和b 的均值（期望值）分别等于总体参数
性（最小方差性或最优性），指在所有的线性无偏估计量中，最小二乘估计量 b o 和？的方差
最小。
其中，无偏性与零均值假定、 性假定外的假定均有关。
五、计算分析题
随机扰动项 包含什么样的因素？它们可能与受教育水平相关吗？
3 上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。
项相互独立。
④解释变量与随机扰动
项不相关假定。
⑤正态性假定，即假定随机扰动项
u t
m 和a 。
③有效
解释变量与随机扰动项无关假定有关；
有效性与除正态
1、令kids 表示一名妇女生育孩子的数目，
受教育年数的简单回归模型为
kids 0 educ 表示该妇女接受过教育的年数。
生育率对
A duc
(1)
答：(1)收入、年龄、家庭状况、政府的相关政策等也是影响生育率的重要的因素，在上述
简单回归模型中，它们被包含在了随机扰动项之中。
有些因素可能与受教育水平相关，如收入水平与教育水平往往呈正相关、年龄大小与教育水平呈负相关等。
(2)当归结在随机扰动项中的重要影响因素与模型中的教育水平educ相关时，上述回归模型不能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响，因为这时出现解释变量与随机扰动项
相关的情形，基本假设3不满足。
2 ?下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：
总成本Y与产量X的数据
(1)估计这个行业的线性总成本函数：
Y ?i =t?o+i?ixi
(2) ?o 和？的经济含义是什么？
y 61.2，X 8.2，得
n X t y t
X t y t
2 / \2 n~~X
(X t )
5 381 1681
答:(1)由于
x t y t 2700， x t 41， y t 306，
2 2
X t 381，( X t ) 1681
,
I? y t?X 61.2 4.26 8.2 26.28
总成本函数为：Y?i =26.28+4.26X i
(2)截距项 恳表示当产量X 为0时工厂的平均总成本为
26.28，也就是工厂的平均固定成
本；斜率项&表示产量每增加1个单位，引起总成本平均增加
4.26个单位。
5 2700 41 306
4.26(。