应用统计：回归分析调研问卷

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Q1:回归分析的主要目的是（）。

研究变量之间的相关关系

对变量进行预测和控制

检验变量之间的因果关系

描述变量的分布特征

Q2:在一元线性回归模型中，回归系数β1的含义是（）。

自变量X每变动一个单位时，因变量Y的平均变动量

自变量X每变动一个单位时，因变量Y的变动总量

因变量Y每变动一个单位时，自变量X的平均变动量

因变量Y每变动一个单位时，自变量X的变动总量

Q3:判定系数R²的取值范围是（）。

0≤R²≤1

-1≤R²≤1

R²≥0

R²≥1

Q4:回归平方和占总平方和的比例称为（）。

相关系数

判定系数

回归系数

估计标准误差

Q5:以下哪种方法可以用来检验回归模型的线性关系是否显著（）。

t检验

F检验

χ²检验

Z检验

Q6:在多元线性回归中，若某个自变量的回归系数不显著，可能的原因是（）。

该自变量与其他自变量之间存在多重共线性

该自变量与因变量之间没有关系

样本量太小

回归模型设定错误

Q7:若回归模型存在异方差性，会导致（）。

估计量无偏

估计量有效

检验统计量失效

预测精度提高

Q8:用于检验回归模型是否存在自相关的方法是（）。

怀特检验

戈德菲尔德-匡特检验

杜宾-瓦特森检验

拉格朗日乘数检验

Q9:当回归模型中出现多重共线性时，以下哪种处理方法是不合适的（）。

剔除变量

增加样本量

变换模型形式

直接使用原模型

Q10:回归预测的基本步骤不包括（）。

建立回归模型

对模型进行检验

确定预测区间

计算相关系数

Q11:若要提高回归预测的精度，可采取的措施是（）。

减少自变量的个数

增加样本量

降低模型的复杂度

扩大预测范围

Q12:在回归分析中，残差的含义是（）。

观测值与回归估计值之间的差异

自变量与因变量之间的差异

回归系数与估计值之间的差异

预测值与实际值之间的差异

Q13:标准化残差的作用是（）。

消除残差的量纲影响

检验残差是否服从正态分布

确定异常值

以上都是

Q14:回归分析中，自变量选择的原则不包括（）。

理论依据

统计显著性

变量之间的相关性

变量的数量

应用统计：回归分析调研问卷

介绍

本模板旨在提供应用统计中回归分析知识的调研方案。帮助您了解知识掌握情况、分析理解程度、评估应用能力，适合教育工作者了解学生对回归分析知识的掌握情况。

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