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

题目
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
相似考题

1.在多元线性回归中t检验和F检验是等价的。（）

2.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

3.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

4.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（ ）。

更多“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( )。”相关问题

  • 第1题：

    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.Ⅳ
    B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ


    答案：C
    解析：
    DW检验的假设条件为解释变量x为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式

    并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型含有不为零的截距项。

  • 第2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3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4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

    答案：A,B,C,D
    解析：

  • 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

    答案：A,B,C,D
    解析：
    一元线性回归模型为：yi=α+βxi+μi，（i=1，2，3，…，n），其中，yi称为因变量或被解释变量；xi称为自变量或解释变量；μi是一个随机变量，称为随机（扰动）项；α和β是两个常数，称为回归参数；下标i表示变量的第i个观察值或随机项。随机项满足如下基本假定：
    假定1，每个“μi=（i=1，2，3，…，n）”均为独立同分布，服从正态分布的随机变量，且E（μi）=0，y（μi）=σμ2=常数。
    假定2，每个随机项，μi均互不相关，即：Cov（μi,μj）=O（i≠j）。
    假定3，随机项μi与自变量的任一观察值xi不相关，即：Cov（μi，μj）=（i=1，2，3，…，n）

  • 第6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。


    正确答案:错误

  • 第7题：

    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。


    正确答案:错误

  • 第8题：

    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

    正确答案:B

  • 第9题：

    简单线性回归中，若回归系数为正数，则相关系数也为正数。


    正确答案:正确

  • 第10题：

    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


    正确答案： 错
    解析： 在一元线性回归中，线性关系的检验和回归系数的检验是等价的。

  • 第11题：

    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
    A

    Ⅱ、Ⅳ

    B

    Ⅲ、Ⅳ

    C

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

    D

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案： A
    解析：
    DW检验假设条件为：解释变量X为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式mi＝rmi－1＋ni，回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型含有不为零的截距项。

  • 第12题：

    填空题
    在线性回归模型中假设误差服从（）分布。

    正确答案： 正态
    解析： 暂无解析

  • 第13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μi=ρμi-1+vi
    Ⅲ.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.Ⅳ
    B：Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
    C：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    D：Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

    答案：A
    解析：
    DW检验假设条件为解释变量X为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式μi=ρμi-1+vi，并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型含有不为零的截距项。

  • 第14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
    B.I、Ⅲ、Ⅳ
    C.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
    D.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

    答案：D
    解析：
    一元线性回归模型为：Yi=α+βxi+ui，(i=1，2，3，…，n)，其中Yi为被解释变量，xi为解释变量，ui是一个随机变量，称为随机项。要求随机项ui和自变量xi满足的统计假定如下：①每个ui均为独立同分布，服从正态分布的随机变量，且E(ui)=0， V(ui)=σ2=常数；②随机项ui与自变量的任一观察值xi不相关，即Cov(ui，xi)=0．

  • 第15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16题：

    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

    答案：B,C,D
    解析：
    DW检验假设条件为解释变量X为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归元/

    不为零的截距项。

  • 第17题：

    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

    答案：D
    解析：
    根据回归分析预测模型是否用滞后的因变量作自变量，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。

  • 第18题：

    在线性回归模型中假设误差服从（）分布。


    正确答案:正态

  • 第19题：

    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

    正确答案:D

  • 第20题：

    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

    正确答案:B,C,D,E

  • 第21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。


    正确答案:正确

  • 第22题：

    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
    A

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

    B

    Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

    C

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

    D

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案： A
    解析：
    一元线性回归模型为：yi＝α＋βxi＋ui（i＝1，2，3，…，n），其中yi为被解释变量；xi为解释变量；ui是一个随机变量，称为随机项。要求随机项ui和自变量xi满足的统计假定如下：①每个ui均为独立同分布，服从正态分布的随机变量，且E（ui）＝0，V（ui）＝σ2＝常数；②随机项ui与自变量的任一观察值xi不相关，即Cov（ui，xi）＝0。

  • 第23题：

    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


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

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