线性回归模式的假设之一是，误差项ei是（）随机变量，其均值为零，均方差为一常数。

题目

线性回归模式的假设之一是，误差项ei是（）随机变量，其均值为零，均方差为一常数。

相似考题

1.假设随机变量X服从二项分布B（10.0.1），则随机变量X的均值为（ ），方差为（ ）。A．1,0.9B．0.9,1C．1,1D．0.9,0.9

2.对于简单线性回归模型的假设条件，下列哪一种说法不正确（）A.误差项是一个独立的随机变量B.误差项的期望值等于0C.误差项的方差可以不同D.误差项为正太分布

3.根据以下内容，回答20~23题。在金融市场分析中，回归分析是重要的基础统计分析方法。回归分析是描述和评估给定变量与一个或多个变量线性依存关系的方法。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)。

4.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

参考答案和解析
正确答案:正态分布
更多“线性回归模式的假设之一是，误差项ei是（）随机变量，其均值为零，均方差为一常数。”相关问题

  • 第1题：

    在简单线性回归分析中，关于误差项随机变量的理论假设包括( )。

    A、服从正态分布

    B、数学期望等于0

    C、相互独立

    D、方差相等


    参考答案：ABCD

  • 第2题：

    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


    正确答案：B

  • 第3题：

    为预测我国居民家庭对电力的需求量，建立了我国居民家庭电力消耗量(单位：千瓦小时)与可支配收入(X1，单位：百元)、居住面积(X2，单位：平方米)的多元线性回归方程，如下所示：



    请根据上述结果，从下列备选答案中选出正确答案。

    对于多元线性回归模型，以下假设中正确的有（）。

    A.因变量与自变量之间的关系为线性关系
    B.随机误差项的均值为1
    C.随机误差项之间是不独立的
    D.随机误差项的方差是常数

    答案：A,D
    解析：
    多元线性回归模型的假定为：①因变量与自变量之间的关系为线性关系；②随机误差项的均值为0；③随机误差项之间是不相关的；④随机误差项的方差是常数；⑤自变量与随机误差项不相关。

  • 第4题：

    为预测我国居民家庭对电力的需求量，建立了我国居民家庭电力消耗量(单位：千瓦小时)与可支配收入(X1，单位：百元)、居住面积(X2，单位：平方米)的多元线性回归方程，如下
    请根据上述结果，从下列备选答案中选出正确答案。
    对于多元线性回归模型，以下假设中正确的有（）。

    A.因变量与自变量之间的关系为线性关系
    B.随机误差项的均值为1
    C.随机误差项之间是不独立的
    D.随机误差项的方差是常数

    答案：A,D
    解析：
    多元线性回归模型的假定为：①因变量与自变量之间的关系为线性关系：②随机误差项的均值为0；③随机误差项之间是不相关的；④随机误差项的方差是常数；⑤自变量与随机误差项不相关。

  • 第5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

    A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    B.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
    C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
    D.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

    答案：A
    解析：
    —元线性回归模型为：yi=a+βi+mi（i=l,2,3,*,n）,其中yi为解解释变量Xi为解释变量;ui是一个随机变垦量.称为随机项。要求随机项u和自变量，Xi满足的统计假定如下：①每个ui均为独立同分右（IID、）,服从正态分右的随机变量，E（ui）=0,V（ui）=σ＾2常数②随机项ui与自变量的任一观察值Xi不相关，即COV（ui,i）=0

  • 第6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.Ⅳ
    B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    C、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
    D、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ


    答案：A
    解析：
    一元线性回归模型为:，其中yi为被解释变量；xi为解释变量；μi是一个随机变量，称为随机项。随机项μi满足如下基本假定:①每个μi均为独立同分布，服从正态分布的随机变量，且；②每个随机相Ri均互不相关，即；③随机项Ri与自变量的任一观察值xi不相关,即:


  • 第7题：

    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

    答案：A,D
    解析：
    一般地，在作一元线性回归分析过程巾，回归分析是建立-系列假设基础上的，
    这些假设为：①因变量y于自变量x之间具有线性关系；②在重复抽样巾，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的，③随机误差顶c的均值为零，方差为常数，④随机误差项c的方差为常数：⑤随机误差项μ 之刚是独立随机变量且服从正态分布，即,μ ~N (O,?)。

  • 第8题：

    线性回归模型的经典假设有（）。

    • A、参数的线性性
    • B、常参数
    • C、扰动项均值为零，同方差性
    • D、解释变量或自变量之间不相关
    • E、扰动项序列无关

    正确答案:A,B,C,D,E

  • 第9题：

    多选题
    A

    因变量与自变量之间的关系为线性关系

    B

    随机误差项的均值为l

    C

    随机误差项之间是不独立的

    D

    随机误差项的方差是常数


    正确答案： A,D
    解析：

  • 第10题：

    单选题
    除了简单线性回归模型的基本假设条件，多元回归模型还应满足的假设是（）
    A

    误差项u的数学期望值为0

    B

    误差的方差为一常量

    C

    各项误差之间不存在相关关系

    D

    自变量间不存在相关关系


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    判断题
    线性回归分析中，误差项εt均值为0，方差为常数，且不存在自相关，则它是一个白噪声过程。（　　）
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析：
    若一个随机过程的均值为0，方差为不变的常数，而且序列不存在相关性，这样的随机过程称为白噪声过程。例如，在线性回归分析中的误差项εt服从均值为0，方差为不变常数，即为一个白噪声过程。

  • 第12题：

    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1

    D

    所有随机误差项μ服从正态分布N（0，σ2）


    正确答案： C,A
    解析：
    多元线性回归模型满足如下基本假定：
    ①零均值假定，即E（μi）＝0（i＝1，2，…，n）；
    ②同方差与无自相关假定，即随机扰动项的方差和协方差满足：
    Var（μi）＝σ2＝常数（i＝1，2，…，n）
    Cov（μi，μj）＝0（i≠j）
    ③无多重共线性假定，即解释变量之间不存在线性关系；
    ④随机扰动项与解释变量互不相关，即：Cov（μi，xji）＝0（i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，k）；
    ⑤正态性假定，随机扰动项μi服从正态分布，即μi～N（0，σ2）。

  • 第13题：

    运用控制图的假设条件:一是预测误差是均值为零的随机分布,二是_________________________。


    参考答案：误差的分布是正态的

  • 第14题：

    多元线性回归分析中，要求的条件有

    A、应变量y是服从正态分布的随机变量

    B、自变量间相互独立

    C、残差是均数为0，方差为常数、服从正态分布的随机变量

    D、残差间相互独立，且与p个自变量之间独立

    E、自变量均服从正态分布


    参考答案：ABCD

  • 第15题：

    若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立，则称模型存在为异方差现象。（）


    答案：对
    解析：

  • 第16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.Ⅲ
    B.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    C.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    D.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ

    答案：B
    解析：
    一元线性回归模型为：yi=α十βxi+μi，（i=1，2，3，....），其中yi为被解释变量；xi为解释变量；μi是一个随机变量，称为随机项。随机项μi满足如下基本假定：①每个μi均为独立同分布，服从正态分布的随机变量，且E（μi）=0，V（μi）=σμ∧2=常数；②每个随机项μi均互不相关，即：Cov（μi，μj）=0 （i≠j）；③随机项μi与自变量的任一观察值xi不相关，即：Cov（μi，xi）=0 （i=1，2，3，...，n）。

  • 第17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

    A：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    B：Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
    C：Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
    D：Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

    答案：A
    解析：
    —元线性回归模型为：yi=a+βi+mi（i=l,2,3,*,n）,其中yi为解解释变量Xi为解释变量;ui是一个随机变垦量.称为随机项。要求随机项u和自变量，Xi满足的统计假定如下：①每个ui均为独立同分右（IID、）,服从正态分右的随机变量，E（ui）=0,V（ui）=σ＾2常数②随机项ui与自变量的任一观察值Xi不相关，即COV（ui,i）=0

  • 第18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.Ⅲ
    B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ


    答案：B
    解析：

  • 第19题：

    除了简单线性回归模型的基本假设条件，多元回归模型还应满足的假设是（）

    • A、误差项u的数学期望值为0
    • B、误差的方差为一常量
    • C、各项误差之间不存在相关关系
    • D、自变量间不存在相关关系

    正确答案:D

  • 第20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）。

    正确答案:A,B,D

  • 第21题：

    多选题
    多元线性回归分析中，要求的条件有（）。
    A

    应变量y是服从正态分布的随机变量

    B

    自变量间相互独立

    C

    残差是均数为0，方差为常数、服从正态分布的随机变量

    D

    残差间相互独立，且与p个自变量之间独立

    E

    自变量均服从正态分布


    正确答案： B,D
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    不定项题
    A

    因变量与自变量之间的关系为线性关系

    B

    随机误差项的均值为1

    C

    随机误差项之间是不独立的

    D

    随机误差项的方差是常数


    正确答案： B
    解析：

  • 第23题：

    填空题
    线性回归模式的假设之一是，误差项ei是（）随机变量，其均值为零，均方差为一常数。

    正确答案： 正态分布
    解析： 暂无解析

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