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。( )

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。( )


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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。( )A.正确B.错误

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

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

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

关于回归模型的假定条件有()。A.自变量是随机的B.误差项是一个期望为0的随机变量C.对于所有自变量的值,误差项的方差都相同D.误差项是一个服从正态分布的随机变量,且独立

假定y=x^2,x服从正态分布,期望值为0,标准差为1,x和y之间的相关系数为?A.1B.0.5C.0D.-1

关于回归模型的假定,下列表述不正确的是A.误差项ε的期望为0B.误差项ε的方差都是相同的C.误差项ε之间是相关的D.误差项ε是一个服从正态分布的随机变量