关于一元线性回归模型,下列表述错误的是( )。A.Y=β0+β1X+ε,只涉及一个自变量的回归模型称为一元线性回归模型B.因变量Y是自变量X的线性函数加上误差项C.β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量y的线性变化D.误差项是个随机变量,表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响,能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性

关于一元线性回归模型,下列表述错误的是( )。


A.Y=β0+β1X+ε,只涉及一个自变量的回归模型称为一元线性回归模型

B.因变量Y是自变量X的线性函数加上误差项

C.β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量y的线性变化

D.误差项是个随机变量,表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响,能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性

参考解析

解析:考查一元线性回归模型。

只涉及一个自变量的一元线性回归模型表示为Y=β0+β1X+ε,因变量Y是自变量X的线性函数(β0+β1X)加上误差项ε;β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量y的线性变化。误差项ε是个随机变量,表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响,它是不能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性。

ABC选项说法正确,D选项说法错误。

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描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型是()。A.非线性回归模型B.一元线性回归模型C.多元线性回归模型D.经验回归模型

关于一元线性回归模型,下列表述正确的有()A:回归系数b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可B:模型可用于描述两变量间的数量依存关系C:可用模型对因变量进行预测D:可利用回归方程进行统计控制

下列回归模型中,属于一元线性回归模型的是( )。

关于一元线性回归模型,下列表述错误的是( )。A.只涉及一个自变量的回归模型称为一元线性回归模型B.因变量Y是自变量X的线性函数加上误差项C.β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量Y的线性变化D.误差项ε是个随机变量,表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响,它是能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性

回归模型Y=β0+β1X1+ β2X2+ε属于( )。A.一元回归模型B.多元回归模型C.线性回归模型D.非线性回归模型E.回归方程

关于一元线性回归方程,下列表述错误的是( )。A.只涉及一个自变量的回归模型称为一元线性回归模型B.因变量Y是自变量X的线性函数加上误差项C.β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量y的线性变化D.误差项是个随机变量,表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响,能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性

关于一元线性回归模型的正确表述有( )。A.用来计算相关系数B.是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型C.只涉及一个自变量D.使用最小二乘法确定一元线性回归方程的参数E.用来验证相关系数

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。( )

关于一元线性回归预测法,下列说法错误的是(  )。

Y=f(x1,x2,…,xk;β0,β1,…,βk)+μ表示( )。A.二元线性回归模型B.多元线性回归模型C.一元线性回归模型D.非线性回归模型

下列说法正确的是( )Ⅰ.一元线性回归模型只有一个自变量Ⅱ.一元线性回归模型有两个成两个以上的自变量Ⅲ.一元线性回归模型需要建立M元正规方程组Ⅳ.一元线性回归模型只需建立二元方程组A.Ⅰ.ⅢB.Ⅰ.ⅣC.Ⅱ.ⅢD.Ⅱ.Ⅳ

ARIMA模型常应用在下列( )模型中。A:一元线性回归模型B:多元线性回归模型C:非平稳时间序列模型D:平稳时间序列模型

下列说法正确的是( )Ⅰ.一元线性回归模型只有一个自变量Ⅱ.一元线性回归模型有两个或两个以上的自变量Ⅲ.—元线性回归镆模需要建立M元正规方程组Ⅳ.—元线性回归模型只需建立二元方程组A.Ⅰ.ⅢB.Ⅰ.ⅣC.Ⅱ.ⅢD.Ⅱ.Ⅳ

ARIMA模型常应用在下列( )模型中。A.一元线性回归模型B.多元线性回归模型C.非平稳时间序列模型D.平稳时间序列模型

下列说法正确的有(  )。Ⅰ 一元线性回归模型只有一个自变量Ⅱ 一元线性回归模型有两个或两个以上自变量Ⅲ 一元线性回归模型需要建立M元正规方程组Ⅳ 一元线性回归模型只需建立二元方程组A.Ⅰ、ⅢB.Ⅰ、ⅣC.Ⅱ、ⅢD.Ⅱ、Ⅳ

一元线性回归模型的总体回归直线可表示为( )。

关于一元线性回归模型,下列说法正确的是()。A.Ⅰ.ⅢB.Ⅰ.ⅣC.Ⅱ.ⅢD.Ⅲ.Ⅳ

下列关于一元线性回归模型的参数估计,描述正确的是( )。

多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别?

模型y=x1+2x2+3x3是属于()A、一元线性回归模型B、多元线性回归模型C、非线性回归模型D、多元非线性回归模型

一元线性回归模型

回归分析模型可以是()A、一元线性回归模型B、多元线性回归模型C、系统聚类分析D、一元回归模型,多元回归模型

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

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