多选题多元回归模型的基本假设条件有（）A误差项u的数学期望值为0B误差的方差为一常量C误差的标准差为一常量D各项误差之间不存在相关关系E自变量之间不存在相关关系br /
多选题
多元回归模型的基本假设条件有（）
A
误差项u的数学期望值为0
B
误差的方差为一常量
C
误差的标准差为一常量
D
各项误差之间不存在相关关系
E
自变量之间不存在相关关系<br />
参考解析
解析：
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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
关于经典测量理论的数学模型和假设，下列说法正确的是( )A.观察分数等于真分数和随机误差分数之和B.真分数和误差分数之间相关为零C.测量误差服从均值为零的正态分布D.观察分数等于真分数和系统误差分数之和
在经典测量理论模型X= T+E中，关于E的表述，错误的是A.真分数和误差分数(E)之间的相关为零B.各平行测验上的误差分数(E)之间相关为零C.误差分数(E)是随机误差与系统误差之和D.误差分数(E)是一个服从均值为零的正态分布的随机变量
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.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
一元线性回归分析是建立在一系列假设基础上的，这些假设包括对于自变量x的假设，以及对随机误差项C的假设，包括( )。A: 因变量B．自变量之间具有线性关系B: 自变量是随机的C: 误差项的方差为0。D: 误差项是独立随机变量且服从止态分布
在联立方程结构模型中，产生联立方程偏倚现象的原因是（）。A、内生解释变量既是被解释变量，同时又是解释变量B、内生解释变量与随机误差项相关，违背了古典假定C、内生解释变量与随机误差项不相关，服从古典假定D、内生解释变量与随机误差项之间存在着依存关系E、内生解释变量与随机误差项之间不存在依存关系
一般地，在一元线性回归分析过程中，回归分析是建立一系列假设基础上的，这些假设为（）A、回归模型因变量Y与自变量x之间具有线性关系。B、在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的。C、误差项ε的方差为零。D、误差项ε是独立随机变量且服从正态分布，即ε～N（0，σ2）。
多选题一般地，在一元线性回归分析过程中，回归分析是建立一系列假设基础上的，这些假设为（）A回归模型因变量Y与自变量x之间具有线性关系。B在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的。C误差项ε的方差为零。D误差项ε是独立随机变量且服从正态分布，即ε～N（0，σ2）。
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
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）