填空题在线性回归模型中假设误差服从()分布。

填空题
在线性回归模型中假设误差服从()分布。

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根据以下内容,回答20~23题。在金融市场分析中,回归分析是重要的基础统计分析方法。回归分析是描述和评估给定变量与一个或多个变量线性依存关系的方法。一般地,在一元线性回归分析过程中,回归分析是建立一系列假设基础上的,这些假设为( )。A.回归模型因变量Y与自变量x之间具有线性关系。B.在重复抽样中,自变量x的取值是固定的,即假定x是非随机的。C.误差项ε的方差为零。D.误差项ε是独立随机变量且服从正态分布,即ε~N(0,σ2)。

在简单线性回归分析中,关于误差项随机变量的理论假设包括( )。A、服从正态分布B、数学期望等于0C、相互独立D、方差相等

在线性回归模型中,假设预测变量是正态分布的()。 A、对B、错C、不知道

在一元线性回归模型中,残差项服从()分布。 A.非线性B.线性C.泊松D.正态

一元线性回归模型中,随机误差项ε需满足( )。

线性回归分析的前提假设有A.变量总体服从正态分布B.个体间随机误差相互独立C.自变量的个数多于因变量的个数D.因变量和自变量之间存在线性关系

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。线性回归模型中关于随机项μi的基本假设是( )。Ⅰ.随机项μi自变量的任一观察值xi不相关Ⅱ.E(μi)=0,V(μi)=σμ^2=常数Ⅲ.线每个μi为独立同分布,服从正态分布的随机变量Ⅳ.各个随机误差项之间不相关A.Ⅰ.Ⅱ.ⅢB.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣC.Ⅱ.Ⅲ.ⅣD.Ⅰ.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,而线性回归模型早回归分析的基础。线性回归模型中关于随机项μi的基本假设是( )。Ⅰ.随机项μi与自变量的任一观察值xi不相关=常数Ⅱ.Ⅲ.每个μi均为独立同分布,服从正态分布的随机变量Ⅳ.各个随机误差项之间不相关 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、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

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。线性回归模型中关于随机项i的基本假设是( )。Ⅰ.随机项i与自变量的任一观察值Xi不相关Ⅱ. E(i)=0,V(i)=σ2=常数Ⅲ.每个i均为独立同分布,服从正态分布的随机变量Ⅳ.各个随机误差项之间不相关 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅢB、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣC、Ⅱ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.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。线性回归模型中关于随机项μi的基本假设是(  )。

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硅是( )。A: 被解释变量与解释变量之间具有线性关系B: 随机误差项服从止态分布C: 并个随机误差项的方差相同D: 并个随机误差项之叫不相关

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。线性回归模型中关于随机项μi的基本假设是( )。A.随机项μi与自变量的任一观察值xi不相关B.E(μi)=0,V(μi)=σu2=常数C.每个随机项μi均为独立同分布,服从正态分布的随机变量D.每个随机项μi之间均互不相关

一元线性回归分析是建立在一系列假设基础上的,这些假设包括对于自变量x的假设,以及对随机误差项C的假设,包括( )。A: 因变量B.自变量之间具有线性关系B: 自变量是随机的C: 误差项的方差为0。D: 误差项是独立随机变量且服从止态分布

在线性回归模型中假设误差服从()分布。

除了简单线性回归模型的基本假设条件,多元回归模型还应满足的假设是()A、误差项u的数学期望值为0B、误差的方差为一常量C、各项误差之间不存在相关关系D、自变量间不存在相关关系

在线性回归模型中,随机误差μ被假定服从()A、正态分布B、二项分布C、指数分布D、t分布

在线性回归模型中,假定随机误差ε()。A、同方差B、异方差C、独立性D、数学期望为0E、服从正态分布

满足基本假设情况下,应用OLS法估计模型,回归平方和与随机误差项的方差之比ESS/σ2服从()。A、t分布B、F分布C、χ2分布D、正态分布

满足基本假设条件下,一元线性回归模型的被解释变量及参数β0、β1的普通最小二乘估计量都服从正态分布。

线性回归模型中要求因变量和自变量均服从正态分布。

线性回归模型中,要求因变量服从正态分布。

在人力资源预测中,最常用的模型是()A、线性回归预测模型B、时间序列预测模型C、一元线性回归预测模型D、多元线性回归模型

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

单选题除了简单线性回归模型的基本假设条件,多元回归模型还应满足的假设是()A误差项u的数学期望值为0B误差的方差为一常量C各项误差之间不存在相关关系D自变量间不存在相关关系

多选题一般地,在一元线性回归分析过程中,回归分析是建立一系列假设基础上的,这些假设为()A回归模型因变量Y与自变量x之间具有线性关系。B在重复抽样中,自变量x的取值是固定的,即假定x是非随机的。C误差项ε的方差为零。D误差项ε是独立随机变量且服从正态分布,即ε~N(0,σ2)。