线性概率模型参数估计的随机误差项不服从正态分布

线性概率模型参数估计的随机误差项不服从正态分布


参考答案和解析
不相关

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已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为 已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为,估计用样本容量为24,则随机误差项的方差估计量为()。

线性回归的基本假设不包括哪个()A.随机误差项是一个期望值为0的随机变量B.对于解释变量的所有观测值,随机误差项有相同的方差C.随机误差项彼此相关D.解释变量是确定性变量不是随机变量,与随机误差项之间相互独立E.随机误差项服从正态分布

随机误差出现的几率不服从正态分布。() 此题为判断题(对,错)。

关于多元线性回归分析应满足的基本假定,以下说法错误的是( )。 A.随机误差项服从正态分布B.随机误差项异方差C.随机误差项零均值D.自变量彼此间无多重共线性

随机误差出现的概率遵循正态分布规律此题为判断题(对,错)。

以下哪一项不是信用评分模型?( )A.线性概率模型B.Probit模型C.线性辨别模型D.CreditMetrics模型

一元线性回归模型中,随机误差项ε需满足( )。

应用最广泛的信用评分模型有( )。Ⅰ.线性辨别模型Ⅱ.违约概率模型Ⅲ.线性概率模型Ⅳ.Logit模型Ⅴ.Probit模型A.Ⅳ.ⅤB.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ.ⅤC.Ⅰ.Ⅱ.ⅢD.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ.Ⅴ

应用最广泛的信用评分模型有( )。Ⅰ.线性辨别模型Ⅱ.违约概率模型Ⅲ.线性概率模型Ⅳ.Logit模型Ⅴ.Probit模型A:Ⅳ.ⅤB:Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ.ⅤC:Ⅰ.Ⅱ.ⅢD:Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ.Ⅴ

小样本且总体不服从正态分布,一般来说,就无法利用参数估计的方法对总体的均值进行推断。

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。线性回归模型中关于随机项μi的基本假设是( )。Ⅰ.随机项μi自变量的任一观察值xi不相关Ⅱ.E(μi)=0,V(μi)=σμ^2=常数Ⅲ.线每个μi为独立同分布,服从正态分布的随机变量Ⅳ.各个随机误差项之间不相关A.Ⅰ.Ⅱ.ⅢB.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣC.Ⅱ.Ⅲ.ⅣD.Ⅰ.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.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,而线性回归模型早回归分析的基础。线性回归模型中关于随机项μi的基本假设是( )。Ⅰ.随机项μi与自变量的任一观察值xi不相关=常数Ⅱ.Ⅲ.每个μi均为独立同分布,服从正态分布的随机变量Ⅳ.各个随机误差项之间不相关 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、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

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。线性回归模型中关于随机项i的基本假设是( )。Ⅰ.随机项i与自变量的任一观察值Xi不相关Ⅱ. E(i)=0,V(i)=σ2=常数Ⅲ.每个i均为独立同分布,服从正态分布的随机变量Ⅳ.各个随机误差项之间不相关 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅢB、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣC、Ⅱ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.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硅是( )。A: 被解释变量与解释变量之间具有线性关系B: 随机误差项服从止态分布C: 并个随机误差项的方差相同D: 并个随机误差项之叫不相关

下列关于一元线性回归模型的参数估计,描述正确的是( )。

目前,应用最广泛的信用评分模型有( )。A.线性概率模型B.1ogit模型C.Probit模型D.线性辨别模型E.违约概率模型

当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时,直接用普通最小二乘法估计参数,则参数估计量为()A、有偏估计量B、有效估计量C、无效估计量D、渐近有效估计量

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

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

随机误差出现的概率通常遵循正态分布规律。

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。

各测量点误差一样时,误差是()A、非线性误差B、随机误差C、正态分布误差D、线性均匀误差

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

判断题小样本且总体不服从正态分布,一般来说,就无法利用参数估计的方法对总体的均值进行推断。A对B错

单选题当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时,直接用普通最小二乘法估计参数,则参数估计量为()A有偏估计量B有效估计量C无效估计量D渐近有效估计量

多选题多元线性回归分析是建立在哪些假设基础上的?(  )A解释变量之间不存在线性关系B自变量x1,x2,…,xk是随机变量C所有随机误差项μ的均值为1D所有随机误差项μ服从正态分布N(0,σ2)