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第一章测试
1.残差是样本的随机误差项。
A:对
B:错
答案:A
2.回归模型能够对现实做出完全准确的描述。
A:对
B:错
答案:B
3.线性回归模型的“线性”是只针对于参数而言的。
A:对
B:错
答案:A
4.是非线性模型。
A:错
B:对
答案:A
5.异方差的假定不会影响最小二乘估计量的一致性。
A:错
B:对
答案:B
第二章测试
1.A:
B:
C:
D:
答案:A
2.当估计一个商品的数量需求是否与价格呈线性关系的需求函数时，你应
该：
A:允许价格受其它的因素影响。
B:不包括常数项因为商品的价格不会是零。
C:不需要考虑其它的解释变量。
D:假设随机误差项平均地来说为0。
答案:D
3.异方差意味着
A:模型不能自动假设为同方差。
B:随机误差项的方差不是常数。
C:经济个体不全都是理性的。
D:被观测的个体有不同的偏好。
答案:B
4.以下关于最小二乘法，说法错误的是
A:
B:
C:
D:
答案:C
5.以下说法错误的是
A:如果模型的可决系数很高，我们可以认为此模型的质量较好。
B:一元回归方程中存在多重共线性的问题。
C:模型的解释变量解释力度越强，R2就越高。
D:存在异方差时，变量的显著性检验失效。
答案:D
6.如果你计算的t统计量的绝对值超过标准正态分布的临界值，你可以
A:拒绝误差项为同方差的原假设
B:拒绝零假设
C:得出结论，实际值是非常接近的回归直线
D:安全地假设，你的回归结果是显著的
答案:B
7.单侧检验和双侧检验的t统计量的构造：
A:是相同的
B:因为单侧检验的临界值是1.645，但是双侧检验的临界值是1.96（在5%
的显著水平下）所以单侧检验和双侧检验的ｔ统计量是不同的
C:用做双侧检验的临界值，然而单侧检验只要1.96
D:依赖于相应分布的临界值
答案:A
8.左侧检验的P值
A:
B:
C:
D:
答案:D
9.回归模型中的单个系数的显著性检验的t统计量可以通过用回归系数除以
1.96来计算。
A:对
B:错
答案:B
10.如果你计算的t统计量的绝对值超过标准正态分布的临界值，你可以得出结
论，实际值是非常接近的回归直线吗？
A:对
B:错
答案:B
第三章测试
1.A:对
B:错
答案:B
2.不完全的多重共线性的情况下，最小二乘估计量不能计算。
A:错
B:对
答案:A
3.样本容量大于100时，最小二乘估计量不会有偏。
A:错
B:对
答案:A
4.在多元回归模型中，当保持其他解释变量不变，估计Xi每变化一单位对Yi
的影响时，这等同于数学上的对Xi求解偏导数。
A:错
B:对
答案:B
5.在两个变量的回归模型中，如果丢掉两个相关变量中的一个，那么最小二乘
估计量就不会存在了。
A:对
B:错
答案:B
6.在不完全多重共线性下：
A:误差项高度但不完全相关
B:即使样本量n大于100，OLS估计量仍不是无偏的
C:无法计算OLS的估计值
D:有两个或两个以上的解释变量是高度相关的
答案:D
7.当存在遗漏变量的问题时，E(ui|Xi)=0的假设不成立，这意味着：
A
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