计算题：某汽车生产商欲了解广告费用（万元）对销售量（辆）的影响。收集了过去12年的有关数据，通过分析得到：方程的截距为363，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1600，残差平方和SSE=450。要求： （1）写出销售量y与广告费用x之间的线性回归方程。 （2）假如明年计划投入广告费用为25万元，根据回归方程估计明年汽车销售量。 （3）计算判定系数R2 ，并解释它的意义。
在回归模型？=β0+β1+ε中，ε反映的是（）。
某公司应用简单回归分析方法分析在厂房全面运营的条件下维修成本与机器动作时间在为期26周中的时间的关系。回归分析产生了以下估算的成本公式：维修成本=$60+$0.25×机器小时。回归分析同时产生了0.85的决定系数（r2）。以下哪项关于上述回归分析的说法是正确的？（）
为了分析销售额是否受广告费用的影响，Smith公司的销售经理采用了简单回归分析模型。这个模型是基于对32个月的销售和广告费用进行观察。方程式是S=$10，000+$2.50A，决定系数（R方）是0.9，S是销售额，A是广告费用。如果Smith公司在一个月内的广告费用是$1，000，估计的销售额是（）。
A模型 https://assets.asklib.com/psource/2015111117202664148.jpg =β0+β1X1i+β2X2i+μi的最小二乘回归结果显示，样本可决系数R2为0.92，样本容量为30，总离差平方和为500，则估计的标准误差为（）。
计算题：某调查公司研究出租司机每天收入（元）与行驶里程（公里）之间的关系。对30位出租车司机进行调查，并根据每天的收入y、行驶里程x进行回归，得到：方程的截距为162，回归系数为0.6，回归平方和SSR=2600，残差平方和SSE=513。要求： （1）写出每天的收入y与行驶里程x之间的线性回归方程。 （2）假如某司机某天行驶了300公里，根据回归方程估计他该天的收入。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
判定系数R2的值越大，则回归方程（）。
在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而（）
根据某地区2001～2009年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R2=0.9，回归平方和SSR=90，则估计标准误差为（）。
根据决定系数R2与F统计量的关系可知，当R2＝1时，有（）。
多元线性回归模型中的回归系数为偏回归系数，它反映了当模型中的其它变量不变时，某个解释变量对因变量均值的影响。（2.0分）
两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数R2如下，其中拟合效果最好的模型是（ ）。
已知简单线性回归模型的决定系数为0.81，Y与X的相关系数可能是（）。
在回归模型ŷ=β0+β1+ε中，ε反映的是（)。
对模型yi＝β0＋β1χ1i＋β2χ2i＋μi的最小二乘回归结果显示，R2为0.92，总离差平方和为500，则残差平方和RSS为（）。
回归模型的决定系数的取值范围是（)。A.-1到0之间B.0到1之间C.-1到1之间D.负无穷到正无穷之间
在多元回归模型中，调整后的R2等于相关系数的平方。（)
【单选题】在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算的多重决定系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为（）
简答题：多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 请在下列选项中选出5个可以用来回答这一问题的选项，给出选项序号即可。【注意：最多选5个选项，多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的，每选对1个得1分；给出的选项序号超过5个的，在每选对1个得1分的基础上，每超1个倒扣1分。例如：甲同学选了4个选项，其中4个对的，得4*1=4分。乙同学选了5个选项，其中4个对的，得4*1=4分。丙同学选了8个选项，其中4个对的，则得4*1-（8-5）*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布，后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数，后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数，一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测，后者主要用于结构分析 J.多元线性
已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于1，则DW统计量近似等于（）
根据决定系数R2与F统计量的关系可知，当R2＝1时，有F＝0。（）
在某城市随机抽取1000户居民作为样本对该城市居民消费水平进行研究,对居民月消费支出Y（单位:元）和月收入X（单位:元）,建立回归模型,得到估计的回归系数Y=2400+0.7X,决定系数0.96,关于该模型的说法正确的有（）
假设决定y的总体模型是，而这个模型满足假定MLR.1~MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。回归的OLS
调整决定系数R2（R平方)越接近于1说明（)。
