期貨投資分析線性回歸分析考點題型涵蓋單選、多選、判斷和綜合題，其中計算類題目為主，還有理論辨析，如模型假設判斷，綜合案例應用題也回考察。
一、考試情況
1、計算類題目
直接套用公式計算回歸系數、R2、F 值
2、理論辨析題
區分回歸分析與相關分析的區別
判斷回歸模型的假設條件是否滿足
3、綜合案例應用題
結合期貨交易場景分析回歸結果的指導意義
示例：根據基差與持倉量的回歸關系制定套利策略
二、核心考點梳理
?? 考點1：變量間的三類關系
變量間的關系 | 詳情 |
確定性函數關系 | 變量之間存在一一對應的確定關系； |
相關關系 | 一個變量的取值不能由另外一個變量唯一確定，當x取某個值時，y對應的不是一個確定值，而是對應某一種分布 |
沒有關系 | 不相關 |
?? 考點2：相關系數的計算
?? 考點3：一元線性回歸參數估計（重點！）
?? 考點4：多元線性回歸模型的參數設計
與一元回歸區別：調整R2的計算（公式：1-(1-R2)(n-1)/(n-k-1)）
多重共線性問題：識別（VIF>10）與處理（逐步回歸/嶺回歸）
?? 考點5：ARIMA模型
（本文節選自《期貨投資分析》三色筆記第三章，完整版詳細考點獲取?）
三、試題鞏固
1. [單選題]根據回歸方程Y=2500-1.8X，當大豆產量（X）每增加1萬噸時，期貨價格（Y）的平均變化為？
A. 上漲1.8元/噸
B. 下降1.8元/噸
C. 上漲2500元/噸
D. 下降2500元/噸
2. [單選題]已知回歸系數β?的標準誤SE(β?)=0.5，t臨界值為2.228（α=5%），檢驗X的顯著性時，正確的結論是？
A. t=3.6，拒絕原假設，X顯著
B. t=0.5，不拒絕原假設，X不顯著
C. t=1.8，拒絕原假設，X顯著
D. t=3.6，不拒絕原假設，X不顯著
3. [多選題]關于該回歸模型的判定系數R2=0.72，下列說法正確的是？
A. 表示72%的價格波動可由產量變化解釋
B. 說明X與Y存在強因果關系
C. 模型擬合優度較高
D. R2值會隨解釋變量增加而降低
A正確：R2=ESS/TSS，反映解釋變量對Y變動的解釋比例。
B錯誤：R2高僅說明相關性，不能證明因果關系。
C正確：R2>0.7通常認為擬合效果較好。
D錯誤：R2隨變量增加而上升，調整R2才會懲罰變量過多。
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