关于多元线性回归模型的基本假定的说法，正确的有（ ）。A.解释变量是随机的，且相互之间不相关B.随机干扰项服从正态分布，且相互独立C.解释变量与随机干扰项互不相关D.解释变量是非随机的，且相互之间互不相关E.随机干扰项具有零均值，同方差及不序列相关

题目
关于多元线性回归模型的基本假定的说法，正确的有（ ）。

A.解释变量是随机的，且相互之间不相关
B.随机干扰项服从正态分布，且相互独立
C.解释变量与随机干扰项互不相关
D.解释变量是非随机的，且相互之间互不相关
E.随机干扰项具有零均值，同方差及不序列相关
相似考题

1.古典线性回归模型的基本假定是什么？

2.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

3.一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。（ ）

4.古典线性回归模型具有哪些基本假定。

参考答案和解析
答案：B,C,D,E
解析：
多元线性回归模型的基本假定：①解释变量是非随机的，且各解释变量之间互不相关；②随机干扰项具有零均值、同方差且独立同分布；③解释变量与随机干扰项互不相关；④随机干扰项服从正态分布。
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  • 第1题：

    家庭消费支出一般用（ ）方法来计算。
    A、一元线性回归模型
    B、多元线性回归模型
    C、回归预测法
    D、多元时间序列模型


    答案：B
    解析：
    多元线性回归模型，在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因表的影响。

  • 第2题：

    多元线性回归模型的基本假定有（ ）。

    A.零均值假定
    B.同方差与无自相关假定
    C.异方差假定
    D.无多重共线性假定

    答案：A,B,D
    解析：
    多元线性回归模型满足如下基本假定:（1）零均值假定
    （2）同方差与无自相关假定
    （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
    （5）正态性假定，随机扰动项μi服从正态分布，即μi～N（0，σ2）。
    故C项说法错误。
    考点：多元线性回归模型的基本假定

  • 第3题：

    多元线性回归模型随机干扰项的假定有哪些？


    正确答案: （1）随机误差项的条件期望值为零。
    （2）随机误差项的条件方差相同。
    （3）随机误差项之间无序列相关。
    （4）自变量与随机误差项独立无关。
    （5）随机误差项服从正态分布。
    （6）各解释变量之间不存在显著的线性相关关系。

  • 第4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

    正确答案:D

  • 第5题：

    多元线性回归模型


    正确答案: 在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量的影响的现象，表现为在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型成为多元线性回归模型，多元指多个变量。

  • 第6题：

    多重线性回归模型的基本假定有哪些？如何判断资料是否满足这些假定？如果资料不满足假定条件，常用的处理方法有哪些？


    正确答案:多重线性回归的前提条件是线性、独立性、正态性和等方差性，可以借助残差分析等方法判断资料是否满足条件。如果资料不满足前提条件，可以采用变量变换和非线性回归等方法处理。

  • 第7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

    正确答案:D

  • 第8题：

    问答题
    古典线性回归模型具有哪些基本假定。

    正确答案： 1解释变量与随机误差项不相关。
    2随机误差项的期望或均值为零。
    3随机误差项具有同方差，即每个随机误差项的方差为一个相等的常数。
    4两个随机误差项之间不相关，即随机误差项无自相关。
    解析： 暂无解析

  • 第9题：

    问答题
    古典线性回归模型的基本假定是什么？

    正确答案： ①零均值假定。即在给定xt的条件下，随机误差项的数学期望（均值）为0，即tE（u）=0。
    ②同方差假定。误差项tu的方差与t无关，为一个常数。
    ③无自相关假定。即不同的误差项相互独立。
    ④解释变量与随机误差项不相关假定。
    ⑤正态性假定，即假定误差项tu服从均值为0，方差为2的正态分布。
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    问答题
    什么是多元线性回归预测？其模型的基本假设是什么？

    正确答案： 多元线性回归预测，是指当两个或两个以上的自变量或因变量之间存在着线性相关关系，应用最小二乘法，建立多元线性回归方程，从两个或两个以上的自变量去预测因变量未来的数量表现的方法。多元线性回归模型必须符合以下假定：
    （1）X1，X2，L，Xk，与随机扰动项不相关。
    （2）随机误差项的数学期望为零。
    （3）随机误差项同方差。
    （4）无自相关假定。
    （5）解释变量之间不存在线性相关关系。
    （6）为了假设检验，假定随机误差项μi服从均值为零了，方差为σ2的正态分布。
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    单选题
    关于多元线性回归模型的说法，正确的是()。
    A

    如果模型的R2很接近1，可以认为此模型的质量较好

    B

    如果模型的R2很接近0，可以认为此模型的质量较好

    C

    R2的取值范围为R2>1

    D

    调整后的R2测度多元线性回归模型的解释能力没有R2好


    正确答案： D
    解析： R2表示总离差平方和中线性回归解释的部分所占的比例，其取值范围为：0≤R2≤1，R2越接近于1，线性回归模型的解释力越强。当利用R2来度量不同多元线性回归模型的拟合优度时，存在一个严重的缺点：R2的值随着解释变量的增多而增大，即便引入一个无关紧要的解释变量，也会使得R2变大。为了克服这个缺点，一般采用调整后的R2来测度多元线性回归模型的解释能力。

  • 第12题：

    单选题
    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


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    关于多元线性回归模型的说法，正确的是（ ）。
    A、如果模型的R很接近1，可以认为此模型的质量较好
    B、如果模型的R很接近0，可以认为此模型的质量较好
    C、 R的取值范围为R>1
    D、调整后的R测度多元线性回归模型的解释能力没有R好


    答案：A
    解析：
    R表示总离差平方和中线性回归解释的部分所占的比例，其取值范围为:0≤R≤1,R越接近于1,线性回归模型的解释力越强.当利用R来度量不同多元线性回归模型的拟合优度时，存在一个严重的缺点，R的值随着解释变量的增多而增大，即便引入一个无关紧要的解释变量，也会使得R变大。为了克服这个缺点，一般采用调整后的R来测度多元线性回归模型的解释能力。

  • 第14题：

    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

    正确答案:D

  • 第15题：

    多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？


    正确答案:多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别表现在如下几个方面：一是解释变量的个数不同；二是模型的经典假设不同，多元线性回归模型比一元线性回归模型多了个“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定；三是多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。

  • 第16题：

    多元线性回归中的古典假定与简单线性回归时有什么不同？


    正确答案:多元线性回归中的古典假定比简单线性回归时多出一个无多重共线性假定。假定各解释变量之间不存在线性关系，或各个解释变量观测值之间线性无关。解释变量观测值矩阵X 列满秩（ k列）。这是保证多元线性回归模型参数估计值有解的重要条件。

  • 第17题：

    用OLS建立多元线性回归模型，有哪些基本假设？


    正确答案: 1、回归模型是线性的，模型设定无误且含有误差项
    2、误差项总体均值为零
    3、所有解释变量与误差项都不相关
    4、误差项互不相关（不存在序列相关性）
    5、误差项具有同方差
    6、任何一个解释变量都不是其他解释变量的完全线性函数
    7、误差项服从正态分布。

  • 第18题：

    什么是多元线性回归预测？其模型的基本假设是什么？


    正确答案: 多元线性回归预测，是指当两个或两个以上的自变量或因变量之间存在着线性相关关系，应用最小二乘法，建立多元线性回归方程，从两个或两个以上的自变量去预测因变量未来的数量表现的方法。多元线性回归模型必须符合以下假定：
    （1）X1，X2，L，Xk，与随机扰动项不相关。
    （2）随机误差项的数学期望为零。
    （3）随机误差项同方差。
    （4）无自相关假定。
    （5）解释变量之间不存在线性相关关系。
    （6）为了假设检验，假定随机误差项μi服从均值为零了，方差为σ2的正态分布。

  • 第19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

    正确答案:A

  • 第20题：

    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


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    问答题
    多元线性回归模型中有哪些基本的假定？

    正确答案：
    多元回归模型的基本假定有:
    (1)随机误差项εi具有零均值和同方差,即:E(εi)=0,D(εi)=σ2;
    (2)随机误差项在不同样本点之间是相互独立的,不存在序列关系,即: Cov(εi,εj)=0,(i≠j);
    (3)随机误差项εi应服从正态分布,即:εi~N(0,σ2);
    (4)自变量x1,x2,…,xp是确定性变量,且它们之间是不相关的;
    (5)因变量与自变量x1,x2,…,xp之间存在着显著的线性相关关系,即模型是线性的。
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    问答题
    多元线性回归方程有哪些基本假定？在实际应用中，若这些假定并不满足，会造成怎样的不良后果？

    正确答案： 多元线性回归模型的基本假定有：零均值假定、随机项独立同方差假定、解释变量的非随机性假定、解释变量之间不存在线性相关关系假定、随机误差项μi服从均值为0方差为σ2的正态分布假定。在证明最小二乘估计量的无偏性中，利用了解释变量与随机误差项不相关的假定；在有效性的证明中，利用了随机项独立同方差假定。
    若这些假定不满足，会遇到较多问题，主要有多重共线性问题以及自相关、异方差等问题。
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    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


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    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


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

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