更多“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0B、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”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( )。
    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3题:

    (  )是指模型的误差项间存在相关性。

    A.异方差
    B.自相关
    C.伪回归
    D.多重共线性

    答案:B
    解析:
    自相关是指模型的误差项间存在相关性。一旦发生自相关,则意味着数据中存在自变量所没有解释的某种形态,说明模型还不够完善。考试精准押题,瑞牛题库软件考前更新,下载链接 www.niutk.com

  • 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6题:

    如果线性回归模型中随机误差项的方差不是(),则称随机误差项具有异方差性。


    正确答案:常数

  • 第7题:

    简单线性回归模型与多元回归模型的基本假设()

    • A、完全相同
    • B、除了有相同的条件外,后者比前者少
    • C、除了有相同的条件外,后者比前者多
    • D、没有关系

    正确答案:C

  • 第8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9题:

    多选题
    多元回归模型的基本假设条件有()
    A

    误差项u的数学期望值为0

    B

    误差的方差为一常量

    C

    误差的标准差为一常量

    D

    各项误差之间不存在相关关系

    E

    自变量之间不存在相关关系<br />


    正确答案: C,B
    解析: 暂无解析

  • 第10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11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: 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:

    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16题:

    根据线性回归模型的基本假定,随机误差项应是随机变量,且满足( )。

    A: 自相关性
    B: 异方差性
    C: 与被解释变量不相关
    D: 与解释变量不相关

    答案:D
    解析:

  • 第17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18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19题:

    单选题
    简单线性回归模型与多元回归模型的基本假设()
    A

    完全相同

    B

    除了有相同的条件外,后者比前者少

    C

    除了有相同的条件外,后者比前者多

    D

    没有关系


    正确答案: B
    解析: 教材章节/页面:13-304/314

  • 第20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21题:

    单选题
    ()是指模型的误差项间存在相关性。
    A

    异方差

    B

    自相关

    C

    伪回归

    D

    多重共线性


    正确答案: A
    解析: 自相关是指模型的误差项间存在相关性。一旦发生自相关,则意味着数据中存在自变量所没有解释的某种形态,说明模型还不够完善。

  • 第22题:

    多选题
    回归模型中,随机误差应该满足的假设条件是()
    A

    误差的数学期望为0

    B

    误差的方差为0

    C

    误差的数学期望为常量

    D

    误差的方差为常量

    E

    各误差项之间相关关系为正值<br />


    正确答案: A,B
    解析: 暂无解析

  • 第23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

    B


    正确答案:
    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。