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地特三等申論題 107年 [統計] 迴歸分析

第 一 題

📖 題組:
一位分析師考慮對三組數據配適一個簡單迴歸模型 Yi = β0 + β1X1i + εi,其中β0、β1為參數,ε 為隨機誤差,且假設其為具均數 0,標準差 σ 之常態分配。
📝 此題為申論題,共 2 小題

小題 (一)

配適模型後,三組數據之殘差分析圖分別為 3(a)、3(b)、3(c),請分別說明配適迴歸模型是否恰當?若模型不合適或偏離模型假設時,請指出不恰當之處並請提出修正的方法。(21 分)
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本題測驗迴歸模型的殘差分析與模型診斷。解題關鍵在於觀察殘差圖是否有明顯規律:若殘差隨時間波動表示違反「獨立性」有自我相關;若呈曲線分布表示違反「線性」假設;若隨機水平散佈則表示模型合適,僅需留意異常值。

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【破題】藉由觀察殘差圖(Residual plots)的分布型態,可診斷線性迴歸模型之誤差項基本假設(如獨立性、線性關係、變異數同質性等)是否成立。 【論述】 一、圖 3(a):標準化殘差時間序列圖

小題 (二)

在何種情況下,需要採用加權最小平方法(Weighted least squares)估計未知的參數?請協助提供散佈圖和殘差圖說明。(7 分)

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看到「加權最小平方法(WLS)」,應立即聯想到迴歸模型違反了「變異數同質性」的假設,即存在「異質變異(Heteroscedasticity)」。答題時需點出異質變異的定義,並透過描述或繪製散佈圖與殘差圖中常見的「喇叭狀/漏斗狀」發散特徵來佐證。

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【破題】 當簡單線性迴歸模型違反誤差項「變異數同質性(Homoscedasticity)」之假設,亦即存在「異質變異(Heteroscedasticity)」時,需要採用加權最小平方法(Weighted Least Squares, WLS)來估計未知的參數。 【論述】

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