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中級(jí)經(jīng)濟(jì)師經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)知識(shí)模擬備考試題

時(shí)間:2024-08-25 08:12:10 經(jīng)濟(jì)師 我要投稿
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中級(jí)經(jīng)濟(jì)師經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)知識(shí)模擬備考試題

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中級(jí)經(jīng)濟(jì)師經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)知識(shí)模擬備考試題

  一、單項(xiàng)選擇題

  1.根據(jù)相關(guān)關(guān)系的具體形態(tài),選擇一個(gè)合適的數(shù)學(xué)模型,來(lái)近似地表達(dá)變量間的依賴關(guān)系,這種方法稱為()。

  A.回歸分析

  B.相關(guān)分析

  C.假設(shè)分析

  D.散點(diǎn)圖

  2.關(guān)于相關(guān)分析與回歸分析,下列說(shuō)法中正確的是()。

  A.相關(guān)分析中先要明確自變量和因變量個(gè)變量的變化情況

  B.回歸分析研究變量之間相關(guān)的方向和相關(guān)的程度

  C.相關(guān)分析能夠指出變量間相互關(guān)系的具體形式

  D.相關(guān)分析無(wú)法從一個(gè)變量的變化來(lái)推測(cè)另一個(gè)變量的變化情況

  3.描述兩個(gè)變量之間相關(guān)關(guān)系的最簡(jiǎn)單的回歸模型是()。

  A.非線性回歸模型

  B.一元線性回歸模型

  C.多元線性回歸模型

  D.經(jīng)驗(yàn)回歸模型

  4.只涉及一個(gè)自變量的一元線性回歸模型可以表示為( )。

  5.在一元線性回歸方程Yi=β0-β1中,模型參數(shù)β0表示()。

  A.當(dāng)x=0時(shí),y的期望值

  B.當(dāng)X變動(dòng)l個(gè)單位時(shí),Y的變化總量

  C.當(dāng)Y變動(dòng)l個(gè)單位時(shí),z的平均變化量

  D.當(dāng)X變動(dòng)l個(gè)單位時(shí),Y的平均變化量

  6.從回歸方程多一6.2一o.82可以得出()。

  A. X每增加1個(gè)單位,Y增加0.8個(gè)單位

  B. X每增加1個(gè)單位,y減少0.8個(gè)單位

  C.X每增加1個(gè)單位,y平均增加0.8個(gè)單位

  D.X每增加1個(gè)單位,Y平均減少0.8個(gè)單位

  7.用以測(cè)度回歸直線對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合程度的指是()。

  A.相關(guān)系數(shù)

  B.決定系數(shù)

  C.方差系數(shù)

  D.基尼系數(shù)

  8.下列決定系數(shù)的取值中,說(shuō)明回歸模型擬合效果最好的是()。

  A.0.983

  B 0.125

  C.0.764

  D.0.836

  二、多項(xiàng)選擇題

  1.回歸分析和相關(guān)分析存在的明顯區(qū)別有()。

  A.研究目的不同

  B.研究方法不同

  C.研究對(duì)象不同

  D.研究周期不同

  E.研究單位不同

  A.這是Y對(duì)X的一元線性回歸方程

  B.式中β0、β1是兩個(gè)未知常數(shù)

  C.β1表示直線在Y軸上的截距

  D.β0為直線的斜率

  E.β0、β1一旦確定這條直線也就唯一確定了

  3.利用最小二乘法求解回歸模型參數(shù)的基本要求是()。

  4.一般情況下,使用估計(jì)的回歸方程之前,需要對(duì)模型進(jìn)行的檢驗(yàn)有()。

  A.分析回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義是否合理

  B.分析變量之間相關(guān)的方向

  C.分析估計(jì)的模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果如何

  D.分析變量之間相關(guān)的程度

  E.對(duì)模型進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)

  5.關(guān)于決定系數(shù),下列說(shuō)法正確的有()。

  A.決定系數(shù)的取值在0到1之間

  B.決定系數(shù)越接近于0,說(shuō)明模型的擬合效果就越好

  C.決定系數(shù)為1說(shuō)明回歸直線可以解釋因變量的所有變化

  D.決定系數(shù)為0說(shuō)明回歸直線無(wú)法解釋因變量的變化

  E決定系數(shù)的取值大體上說(shuō)明了回歸模型所能解釋的因變量變化占因變量總變化的比例。

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