对二元线性回归模型怀特检验,若原假设成立,则辅助回归中无交叉项回归和有交叉项回归得到的nR2分别服从( )。A.自由度为4的t分布;自由度为5的t分布B.自由度为5的t分布;自由度为4的t分布C.自由度为5的卡方分布;自由度为4的卡方分布D.自由度为4的卡方分布;自由度为5的卡方分布

对二元线性回归模型怀特检验,若原假设成立,则辅助回归中无交叉项回归和有交叉项回归得到的nR2分别服从( )。

A.自由度为4的t分布;自由度为5的t分布
B.自由度为5的t分布;自由度为4的t分布
C.自由度为5的卡方分布;自由度为4的卡方分布
D.自由度为4的卡方分布;自由度为5的卡方分布

参考解析

解析:

相关考题:

在多元线性回归中t检验和F检验是等价的。()

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( )。

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

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

DW检验的假设条件有( )。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变引作为解释变量Ⅱ.随机扰动项满足Ⅲ.回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅱ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

DW检验的假设条件有( )。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ.随机扰动项,满足μi=ρμi-1+viⅢ.方回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量A:Ⅱ.Ⅲ.ⅣB:Ⅰ.Ⅱ.ⅣC:Ⅰ.Ⅱ.ⅢD: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。线性回归模型中关于随机项μi的基本假设是(  )。

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

DW检验的假设条件有( )。A.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量B.C.回归模型含有不为零的截距项D.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量

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。线性回归模型中关于随机项μi的基本假设是( )。A.随机项μi与自变量的任一观察值xi不相关B.E(μi)=0,V(μi)=σu2=常数C.每个随机项μi均为独立同分布,服从正态分布的随机变量D.每个随机项μi之间均互不相关

下列关于回归分析预测法的分类,不正确的是( )。A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系,分为线性回归预测和非线性回归预测C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量,分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量,分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型

在简单线性回归中,若回归系数β≠0,则所拟合的回归议方程可以用于自变数X可靠地预测依变数Y。

在线性回归模型中假设误差服从()分布。

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。

由于引入虚拟变量,回归模型的截距项和斜率都发生变换,则这种模型称为()。A、平行回归模型B、重合回归模型C、汇合回归模型D、相异回归模型

在线性回归中,对回归系数的显著性检验采用()A、Z检验B、T检验;$F检验C、χ2检验

假设线性回归模型满足全部基本假设,则其最小二乘回归得到的参数估计量具备()。A、可靠性B、一致性C、线性D、无偏性E、有效性

简单线性回归中,若回归系数为正数,则相关系数也为正数。

在一元线性回归中,对回归系数的显著性检验可用F检验。

判断题在一元线性回归中,对回归系数的显著性检验可用F检验。A对B错

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

单选题DW检验的假设条件有(  )。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ.随机扰动项满足mi=rmi-1+niⅢ.回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量AⅡ、ⅣBⅢ、ⅣCⅠ、Ⅱ、ⅢDⅡ、Ⅲ、Ⅳ

判断题在简单线性回归中,若回归系数β≠0,则所拟合的回归议方程可以用于自变数X可靠地预测依变数Y。A对B错

填空题在线性回归模型中假设误差服从()分布。