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更多“大样本时，回归预测值置信区间的上下限是直线。（)”相关的问题
在回归分析中，利用估计的回归方程，对于x的一个特定值x0，求出y的平均值的一个估计值E(y0)，称为()。
A．平均值的点估计
B．个别值的点估计
C．平均值的置信区间估计
D．个别值的预测区间估计
在回归分析中，利用估计的回归方程，对于x的一个特定值x0，求出y的个别值的一个估计值y，称为()。
A．平均值的点估计
B．个别值的点估计
C．平均值的置信区间估计
D．个别值的预测区间估计
有温度x和冷饮销售量y两个变量，已知：
∑x=9.4，∑y=959，∑x2=9.28，∑xy=924.8，
∑y2=93569，n=10。
要求：
(1)拟合线性回归模型。
(2)评价拟合优度情况。
(3)对模型进行显著性检验。
(4)计算估计标准误。
(5)预测温度为1℃时冷饮销售量的特定值的置信区间。
(α=0.05，F0.05(1，8)=5.32，t0.025(8)=2.306)
考虑如下回归输出结果：
其中y=1972年妇女的劳动参与率(LFPR)，X=1968年妇女的劳动参与率。这个回归结果得自于美国19个城市构成的一个数据样本。
a.你如何解释这个回归结果？
b.在对立假设为H1：β2＞1的前提下，检验H0：β2=1的虚拟假设。你使用什么检验？为什么？你使用的检验所依据的假定有哪些？
c.假设1968年的LFPR为0.58(或58%)。基于上述回归结果，1972年LFPR的均值是多少？构造这一均值预测的一个95%置信区间。
d.你如何检验总体回归中误差项服从正态分布的虚拟假设？给出必要的计算。
如果回归模型中存在多重共线性，则()。
A．不能对因变量y值进行预测
B．对因变量y值进行预测时应限定在自变量样本值的范围内
C．无法对回归系数进行显著性检验
D．无法对回归模型的线性关系进行检验
表5-9反映了英国、法国、意大利的实际GDP与实际进口额的变化。
(1)用OLS对下列一元回归模型按国别估算，并计算决定系数R2、标准误差以及t值。
Y=α+βX+u
(2)关于计算出来的各国边际进口倾向
(3)当各国的实际GDP为以下数值时，计算实际进口额的预测值
英国 X0=600
法国 X0=400
意大利 X0=150
(4)对(3)中的各项，计算实际进口额预测的置信区间。
表5-9 英国、法国、意大利的实际GDP与实际进口额 单位：10亿英磅；100亿法郎；10兆里拉
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A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系
A．95%的置信区间说明当X取特定值时，若在该点进行100次试验，约有95个点落在该区间内
B．95%的预测区间说明当X取特定值时，若在该点进行100次试验，约有95个点落在该区间内
C．95%的预测区间与95%的置信区间没有关系
D．95%的置信区间一定比95%的预测区间要宽
∑ty=1943129，∑t=300，∑t2=4900，∑y=148785.6
试计算回归方程的系数和的值，并预测1999年1月至3月份储蓄存款额。
