单选题一元线性回归模型的总体回归直线可表示为(  )。AE(yi)=α+βxiBy(∧)i=α(∧)+β(∧)xiCyi=α(∧)+β(∧)xi+eiDyi=α+βxi+mi

单选题
一元线性回归模型的总体回归直线可表示为(  )。
A

E(yi)=α+βxi

B

y()iα()β()xi

C

yiα()β()xi+ei

D

yi=α+βxi+mi


参考解析

解析:
对一元线性回归方程yi=α+βxi+mi两边同时求期望,则有E(yi)=α+βxi。表明点(xi,E(yi))在E(yi)=α+βxi对应的直线上,这条直线即为总体回归直线(或理论回归直线)。

相关考题:

只有一个自变量的线性回归,称为一元线性回归,又称()。 A.直线回归B.多元线性回归C.相关分析D.回归分析

在一元线性回归模型中,e表示()。A、估计值Y在回归直线上的截距B、回归直线的斜率C、误差即实际值和估计值之间的差额D、因变量

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

下列回归模型中,属于一元线性回归模型的是( )。

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

在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为( )

设k为回归模型中的参数个数(包括截距项),则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为( )。

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。( )

对总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为( )。

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

家庭消费支出一般用( )方法来计算。 A、一元线性回归模型B、多元线性回归模型C、回归预测法D、多元时间序列模型

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( )。

多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别?

如果企业人力资源预测对象与某一变量的直线相关趋势成立,就可以建立预测人力资源的()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

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

单选题一元线性回归模型的总体回归直线可表示为(  )。AE(yi)=α+βxiBy(∧)i=α(∧)+β(∧)xiCy(∧)i=α(∧)+β(∧)xi+eiDy(∧)i=α+βxi+μi

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

单选题如果企业人力资源预测对象与某一变量的直线相关趋势成立,就可以建立预测人力资源的()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

单选题在一元线性回归模型中,e表示()。A估计值Y在回归直线上的截距B回归直线的斜率C误差即实际值和估计值之间的差额D因变量

单选题一元线性回归模型的总体回归直线可表示为(  )。[2016年5月真题]AE(yi)=α+βxiBy(∧)i=α(∧)+β(∧)xiCyi=α(∧)+β(∧)xi+eiDyi=α+βxi+mi

单选题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