满足基本假设条件下，随机误差项μi服从正态分布，但被解释变量Y不一定服从正态分布。
满足基本假设条件下，随机误差项μi服从正态分布，但被解释变量Y不一定服从正态分布。
相关考题：
线性回归的基本假设不包括哪个()A.随机误差项是一个期望值为0的随机变量B.对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差C.随机误差项彼此相关D.解释变量是确定性变量不是随机变量，与随机误差项之间相互独立E.随机误差项服从正态分布
如果随机变量X服从均值为2，方差为9的正态分布，随机变量Y服从均值为5，方差为16的正态分布，X与Y的相关系数为0.5，那么X+2Y所服从的分布是： （ ）。A．均值为12，方差为100的正态分布B．均值为12，方差为97的正态分布C．均值为10，方差为100的正态分布D．不再服从正态分布
设Xi(i＝1，2，…，n)为n个相互独立的随机变量，则下列结论成立的是( )。A．若Xi(i＝1，2，…，n)服从正态分布，且分布参数相同，则服从正态分布B．若Xi(i＝1，2，…，n)服从指数分布，且λ相同，则服从正态分布C．若Xi(i＝1，2，…，n)服从[a，b]上的均匀分布，则服从正态分布D．无论Xi(i＝1，2，…，n)服从何种相同的分布，其均值都服从正态分布
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系Ⅱ.随机误差项服从正态分布Ⅲ.各个随机误差项的方差相同Ⅳ.各个随机误差项之间不相关A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB.Ⅰ.Ⅲ.ⅣC.Ⅰ.Ⅱ.ⅣD.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系Ⅱ.随机误差项服从正态分布Ⅲ.各个随机误差项的方差相同Ⅳ.各个随机误差项之间不相关A：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB：Ⅰ.Ⅲ.ⅣC：Ⅰ.Ⅱ.ⅣD：Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）。 I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系 Ⅱ 随机误差项服从正态分布 Ⅲ 各个随机误差项的方差相同 Ⅳ 各个随机误差项之间不相关A.I、Ⅱ、ⅢB.I、Ⅲ、ⅣC.Ⅱ、Ⅲ、ⅣD.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
抽样分布中（）。A如果总体服从正态分布，则样本均值也服从正态分布B如果总体不服从正态分布，则样本均值也不服从正态分布C在大样本的情况下，即使总体不服从正态分布，样本均值也服从正态分布D如果总体服从正态分布，则样本均值不一定服从正态分布E如果总体不服从正态分布，样本均值不一定不服从正态分布
Y服从Poisson分布，如果Y观察值为40，则可以认为X=Y/10（）A、服从Poisson分布但也近似正态分布B、服从Poisson分布C、不能认为近似正态分布D、不服从Poisson分布但近似服从正态分布
对X、Y两个变量作线性回归分析的条件之一是（）A、仅要求X、Y两个变量为定量变量即可B、仅要求X变量服从正态分布即可C、仅要求Y变量服从正态分布即可D、要求X、Y均服从正态分布E、Y可以是分类变量
单选题回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是()。 I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系 Ⅱ 随机误差项服从正态分布 Ⅲ 各个随机误差项的方差相同 Ⅳ 各个随机误差项之间不相关AI、Ⅱ、ⅢBI、Ⅲ、ⅣCⅡ、Ⅲ、ⅣDI、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
单选题对X、Y两个变量作线性回归分析的条件之一是（）A仅要求X、Y两个变量为定量变量即可B仅要求X变量服从正态分布即可C仅要求Y变量服从正态分布即可D要求X、Y均服从正态分布EY可以是分类变量