对于线性回归，我们应该有以下哪些假设()1.找到离群点很重要,因为线性回归对离群点很敏感2.线性回归要求所有变量必须符合正态分布3.线性回归假设数据没有多重线性相关性A.1和2B.2和3C.1,2和3D.以上都不是

题目

对于线性回归，我们应该有以下哪些假设()

1.找到离群点很重要,因为线性回归对离群点很敏感

2.线性回归要求所有变量必须符合正态分布

3.线性回归假设数据没有多重线性相关性

A.1和2

B.2和3

C.1,2和3

D.以上都不是

相似考题

1.典型的预测方法有哪些?A、回归方法B、线性回归C、多元回归D、非线性回归

2.y关于x的线性回归方程为，该回归直线必通过点（ ）。

3.线性回归分析的基本假设有哪些？

4.对于线性回归,我们应该有以下哪些假设?:( )A.找到利群点很重要,因为线性回归对利群点很敏感B.线性回归要求所有变量必须符合正态分布C.线性回归假设数据没有多重线性相关性

参考答案和解析
正确答案：D
更多“对于线性回归,我们应该有以下哪些假设()1.找到离群点很重要,因为线性回归对离群点很敏感2.线性回 ”相关问题

  • 第1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（　　）。


    答案：A,B,C,D
    解析：

  • 第2题：

    1.相关系数的正负取决于什么？ 2.什么是正相关？举例说明。 3.简单线性回归方程中的b称为回归系数，其作用是？ 4.哪些指标可用来判断现象之间相关方向？ 5.对于线性回归模型，我们一般假定随机误差项服从什么分布？


    正确

  • 第3题：

    对于线性回归，我们应该有以下哪些假设？ （1）找到离群点很重要, 因为线性回归对离群点很敏感 （2）线性回归要求所有变量必须符合正态分布 （3）线性回归假设数据没有多重线性相关性

    A．1 和 2

    B．2 和 3

    C．1,2 和 3

    D．都不是


    （1）作简单线性回归分析要有实际意义，不要把豪无关联的两种现象强加在一起作回归分析。在理论上，任何成对的两组数据都可以获得一个唯一的线性回归方程，并有可能作回归系数的假设检验有统计学意义。 （2）在作线性回归分析前，一定要绘制散点图，观察全部数据点的分布趋势，只有存在线性趋势时，才可以进行线性回归分析。 （3）线性回归方程的适用范围一般以自变量的取值范围为限，若无充分理由证明超过自变量取值范围仍是直线，应该避免外延。 （4）作线性回归分析有统计学意义不等于有实际意义，考察线性回归方程的实际效果用决定系数R2的大小，而不是线性回归分析的假设检验的概率P值。

  • 第4题：

    多元线性回归模型有哪些基本假定？为什么要求多元线性回归模型满足一些基本假设？当这些假定不满足时对回归模型有何影响？


    1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；3、随机误差项彼此不相关；4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；6、随机误差项服从正态分布。

  • 第5题：

    4、以下关于线性回归分析的说法，正确的是

    A．给定不重合的点，一定能找到回归直线

    B．只要找到回归直线，y就一定与x线性相关

    C．回归分析中r-square越大说明回归效果越好

    D．r-square就是线性相关系数，因此取值在-1到1之间


    给定不重合的点，一定能找到回归直线;回归分析中r-square越大说明回归效果越好

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