12、获得多元线性回归模型的估计结果后,个值变量的预测误差与均值变量的预测相比,方差更小。

12、获得多元线性回归模型的估计结果后,个值变量的预测误差与均值变量的预测相比,方差更小。


参考答案和解析
对于多元回归,可以利用给定的自变量,求出因变量均值的置信区间及个别值的预测区间,从而进行估计与预测。其原理和一元线性回归模型的预测一样。

相关考题:

以下观点正确的是()。 A.人们在市场调查中发现,经济现象的变量之间的关系往往是线性的B.预测非线性的现象应该采用线性回归分析预测法C.人们在市场调查中发现,经济现象的变量之间的关系往往是非线性的D.直接用线性回归模型来预测非线性的现象,预测结果出现误差的可能性不大

为预测我国居民家庭对电力的需求量,建立了我国居民家庭电力消耗量(单位:千瓦小时)与可支配收入(X1,单位:百元)、居住面积(X2,单位:平方米)的多元线性回归方程,如下 请根据上述结果,从下列备选答案中选出正确答案。 对于多元线性回归模型,以下假设中正确的有()。A.因变量与自变量之间的关系为线性关系B.随机误差项的均值为1C.随机误差项之间是不独立的D.随机误差项的方差是常数

若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性,则应用模型会带来的后果是( )。Ⅰ.回归参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验失效Ⅲ.模型的预测功能失效Ⅳ.解释变量之间不独立 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅱ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

下列关于多元线性回归模型错误的是( )。 A、自量对变因变量必须有显著的影响,并呈密切的线性相关B、自变量应具有完整的统计数据,其预测值比较容易确定C、模型中有且只有一个自变量D、自变量之间用具有一定的互斥性

若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性,则应用模型会带来的后果是(  )。 Ⅰ 回归参数估计量非有效 Ⅱ 变量的显著性检验失效 Ⅲ 模型的预测功能失效 Ⅳ 解释变量之间不独立A.I、Ⅱ、ⅢB.I、Ⅱ、IIC.I、Ⅲ、ⅣD.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性,则应用模型会带来的后果是( )A: 回归参数估计量非有效B: 变量的显著性检验失效C: 模型的预测功能失效D: 解释变量之叫不独立

若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性,则应用模型会带来的后果是(  )。A.参数估计值不稳定B.模型检验容易出错C.模型的预测精度降低D.解释变量之间不独立

下列关于回归分析预测法的分类,不正确的是( )。A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系,分为线性回归预测和非线性回归预测C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量,分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量,分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型

根据变量之间数量关系的不同,回归分析预测法也可分为()。A一元回归分析预测B线性回归分析预测C非线性回归分析预测D多元回归分析预测

将回归预测分为一元回归预测和多元回归预测,其标准为()A因变量的个数B自变量的个数C协变量的个数D线性关系

回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化,预测()在预测期的变化结果的方法。A、预测值B、自变量C、因变量D、观察值

回归分析预测法是指在分析市场现象的()之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化,预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、自变量B、自变量和因变量C、因变量D、预测值

()适用于预测对象主要受一个相关变量影响且两者呈线性关系的预测问题。A、多元回归B、一元线性回归C、非线性回归D、多元线性回归

在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则表明 模型中存在()A、异方差B、自相关C、多重共线性D、设定误差

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

多元线性回归分析法预测,是指对()。A、两个自变量关系的预测B、两个因变量关系的预测C、两个或两个以上自变量与因变量关系的预测D、三个或三个以上自变量关系的预测

实际应用回归分析法时,应注意的事项为()A、回归分析的数据资料问题B、回归分析模型要在预测中应用,需要有预测期的自变量X的估计值C、预测期的问题D、非线性的回归分析问题

通过利用数学模型来研究一个变量(称为因变量)对另一个或者多个变量(称为自变量)的依赖关系,从而通过后者的已知值来估计或预测前者总体均值或者个别值,这一方法称为回归分析法。

回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,将回归方程作为预测模型,根据()在预测期的数量变化,预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、预测值B、观察值C、权数D、自变量

回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的(),将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化,预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、回归方程B、回归模型C、预测值D、观察值

多重线性回归、Logistic回归和Cox回归都可应用于()。A、预测自变量B、预测因变量Y取某个值的概率πC、预测风险函数hD、筛选影响因素(自变量)

回归预测误差的大小与下列因素有关()。A、样本容量B、自变量预测值与自变量样本平均数的离差C、自变量预测误差D、随机误差项的方差

单选题将回归预测分为一元回归预测和多元回归预测,其标准为()A因变量的个数B自变量的个数C协变量的个数D线性关系

单选题()是指影响经济变量的众多因素中有一个起决定作用的因素,且自变量与因变量的分布呈线性趋势的回归。A一次移动平均预测法B非线性回归分析预测法C多元线性回归预测法D一元线性回归预测法

单选题若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性,则应用模型会带来的后果是(  )。Ⅰ.回归参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验失效Ⅲ.模型的预测功能失效Ⅳ.解释变量之间不独立AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ

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

单选题在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则表明 模型中存在()A异方差B自相关C多重共线性D设定误差

单选题()适用于预测对象主要受一个相关变量影响且两者呈线性关系的预测问题。A多元回归B一元线性回归C非线性回归D多元线性回归