标准化处理是在假定变量服从正态分布的前提下，将变量值转化为数学期望为1，方差为0的标准化数值，从而达到同度量的效果。（ ）
用标准化处理方法消除量纲得到的标准化数据( )。A．数学期望为0，方差为0B．数学期望为0，方差为1C．数学期望为1，方差为0D．数学期望为1，方差为1
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
设总体X服从正态分布N（μ,σ^2）(σ>0),X1,X1,…,Xn为来自总体X的简单随机样本,令Y=.,求Y的数学期望与方差
将一组数据经过标准化处理后，其平均值为1、方差为0。（ ）
将一组数据经过标准化处理后，其平均值为1、方差为0。()
对于回归模型y=β0+β1x+ε中的误差项ε，通常的假定有：（）。Aε是一个随机变量Bε服从正态分布Cε的期望值为0D对于所有的x值，ε的方差相同Eε相互独立
如果误差项服从正态分布的假定成立，那么在标准化残差图中，大约有95%的标准化残差落在（）。 A.-2~+2 B.0~1 C.-1~+1 D.-1~0
如果误差项服从正态分布的假定成立，那么在标准化残差图中，大约有95％的标准化残差落在A．﹣2～﹢2B．0～1C．﹣1～﹢1D．﹣1～0