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

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0
  • E、服从正态分布

相关考题:

古典线性回归模型的基本假定是什么?

古典线性回归模型具有哪些基本假定。

根据以下内容,回答2~3题。在实际应用当中,线性回归模型有时不完全满足那些基本假定。会遇到的较多问题主 要有多重共线性问题以及自相关、异方差等问题。以下说法正确的是( )。A.当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时,则称回归模型中存在多重共线性B.当模型中的误差项存在相关性的时候,称回归模型中存在多重共线性C.同方差性假定的意义是指每个样本残差μi的方差,不随样本的变化而变化D.当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时,则称回归模型中存在自相关

DW检验中要求有假定条件,在下列条件中不正确的是()A.解释变量为非随机的B.随机误差项为一阶自回归形式C.线性回归模型中不应含有滞后内生变量为解释变量D.线性回归模型只能为一元回归形式

若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立,则称模型存在为异方差现象。( )

一元线性回归模型中,随机误差项ε需满足( )。

应用DW检验方法时应满足该方法的假定条件,下列不是其假定条件的为( )A.解释变量为非随机的B.被解释变量为非随机的C.线性回归模型中不能含有滞后内生变量D.随机误差项服从一阶自回归

对于一元线性回归模型,在经典线性回归的假定下,参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。( )

一元线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。( )

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

多元线性回归模型的基本假定有( )。A.零均值假定B.同方差与无自相关假定C.异方差假定D.无多重共线性假定

经典线性回归模型的假定有哪些?

应用DW检验方法时应满足该方法的假定条件,下列不是其假定条件的为()A、 解释变量为非随机的B、 被解释变量为非随机的C、 线性回归模型中不能含有滞后内生变量D、 随机误差项服从一阶自回归

使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时,若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定,则估计量是一致估计量的模型是()A、Koyck变换模型B、部分调整模型C、自适应预期模型D、自适应预期和部分调整混合模型

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

DW检验中要求有假定条件,在下列条件中不正确的是()A、解释变量为非随机的B、随机误差项为一阶自回归形式C、线性回归模型中不应含有滞后内生变量为解释变量D、线性回归模型只能为一元回归形式

如果线性回归模型中随机误差项的方差不是(),则称随机误差项具有异方差性。

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

在一元线性回归分析中,通常假定随机误差项e满足()。A、E(e)=0B、E(e)1=0C、Var(e)=s2D、Var(e)=1

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

问答题古典线性回归模型的基本假定是什么?

问答题多元线性回归模型中有哪些基本的假定?

多选题建立一元线性回归模型时,对于随机误差项E做出的假定包括( )A固定性B正态性C方差齐性D离散性E独立性

单选题一元线性回归模型中随机误差项ε的期望值为()A-1B0C1D2

单选题使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时,若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定,则估计量是一致估计量的模型是()AKoyck变换模型B部分调整模型C自适应预期模型D自适应预期和部分调整混合模型