在一元线性回归分析中，用于回归参数估计的常用方法是最小二乘法，其基本要求是：

A.最大二乘法

B.最小残差和法

C.最大残差和法

D.最小二乘法

14、在进行一元线性回归模型的估计中采用的方法是             （       ）

A、移动平均法   B、部分平均法   C、指数平滑法     D、最小二乘法

A、自变量X是确定性变量，因变量Y是随机性变量

B、进行参数估计的方法是最小二乘法

C、自变量X与因变量Y之间存在确定的函数关系

D、若回归方程没有通过显著性检验，说明两者之间不存在线性回归关系

A、因变量必须是0-1变量

B、右端是关于自变量的线性函数

C、回归系数的估计方法是最小二乘法

D、自变量可以有多个

B、回归分析是研究因变量对自变量依赖关系的一种统计分析方法

C、一元线性回归是最简单的回归形式，它反映的是因变量与一个自变量之间的回归关系

D、进行相关分析时，两个变量都可以是非随机变量

A、最小二乘法

B、最大似然估计

C、最大后验概率

D、最小化后验概率

1.度量二值因变量模型的拟合效果，我们可以使用 A.伪B.回归的标准误(SER) C.D.回归系数的大小 2。在二值因变量模型中，因变量y的预测值为0.6意味着 A.给定解释变量的值，因变量等于1的概率为60% B.给定解释变量的值，因变量等于1的概率为40% C.该模型没有意义，因为因变量只能取0或者1 D.给定解释变量的值，因变量的值为0.6 3.以下关于二值因变量模型的说法正确的是： A.当自变量也包含二值变量时，仍可使用线性概率模型 B.应优先考虑使用非线性最小二乘法进行估计 C.可采用正确预测的比例、或伪衡量模型的拟合优度 D.OLS方法在所有模型设定下均不再适用 4.在估计Probit和Logit模型时： A.不再成立 B.仍然可以使用 t 统计量来检验单个系数的显著性 C.自变量不能再包括有二值变量 D.因为变量非线性，所以不能再使用F统计量了 5.线性概率模型的主要缺点是： A.无法使用作为拟合优度的度量 B.因变量的实际值只能取0和1，但是线性概率模型的拟合值不只有0和1 C.因变量的预测值可能大于1或者小于0 D.系数估计不准确