15、在多元线性回归模型中,“线性”意味着回归方程关于参数是线性的。

15、在多元线性回归模型中,“线性”意味着回归方程关于参数是线性的。


参考答案和解析
被解释变量是随机变量;解释变量是非随机变量

相关考题:

线性回归模型意味着变量是线性的。

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

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

设k为回归模型中的参数个数,n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时,所用的F统计量可表示为( )

在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为( )

对多元线性回归方程(有k个参数)的显著性检验,所用的F统计量可表示为( )

多元线性回归模型满足基本假设的情况时,其参数的普通最小二乘估计是( )。A.非线性有偏估计B.非线性无偏估计C.线性有偏估计D.线性无偏估计

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。( )

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

对一般的多元线性回归方程,其标准差表达为式中的k为( )。Ⅰ.方程中的参数个数Ⅱ.自变量数加上一个常数项Ⅲ.一元线性回归方程中k=2Ⅳ.二元线性回归方程中k=2 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅢB、Ⅰ.Ⅱ.ⅣC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

在估计出多元线性回归模型后,思考多元线性回归模型的一系列检验,据此回答以下两题。通常用F检验对回归方程的( )。A.线性关系显著性B.回归系数显著性C.拟合优度D.自相关和异方差

下面关于回归预测()说法不正确。A、一元回归预测可分为一元线性回归预测和一元非线性回归预测B、多元回归预测可分为多元线性回归预测和多元非线性回归预测C、回归方法属于统计方法D、多元非线性回归能简化为多元线性回归

回归方程总体线性显著性检验的原假设是模型中所有的回归参数同时为零。

多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别?

在多元线性回归方程中,增加自变量个数会使R2值变大。

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

多元线性回归模型

存在多重共线情况下,多元线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量不再是最佳线性无偏估计。

在多元线性回归模型中,参数的个数必须大于已知数据的组数。

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

在多元线性回归分析中,如果t检验表明回归系数不显著,则意味着()A、整个回归方程的线性关系不显著B、整个回归方程的线性关系显著C、该自变量与因变量之间的线性关系不显著D、该自变量与因变量之间的线性关系显著

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

在多元线性回归模型中,参数的个数必须()已知数据的组数。A、无关于B、等于C、大于D、小于

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

判断题线性回归模型意味着变量是线性的。A对B错

单选题在多元线性回归分析中,如果t检验表明回归系数不显著,则意味着()A整个回归方程的线性关系不显著B整个回归方程的线性关系显著C该自变量与因变量之间的线性关系不显著D该自变量与因变量之间的线性关系显著

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