itgle.com
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
题目
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
相似考题
参考答案和解析
正确答案：C
更多“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 ”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.Ⅱ.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A均为独立同分布(IID),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2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3题：
按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且与随机误差项不相关
A -
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5题：
10、以下关于多元回归模型叙述中，错误的是（）。
A.多元线性回归模型反映了一个因变量与多个解释变量之间的关系是线性关系。###SXB###B.多元线性回归模型需要假设：解释变量之间互不相关；随机误差项具有0均值和同方差；随机误差项不存在序列相关关系；随机误差项与解释变量之间不相关；随机误差项服从0均值、同方差的正态分布。###SXB###C.多元回归模型中的回归系数称为偏回归系数，其意义是：在其他解释变量保持不变的条件下，该变量变化一个单位，被解释变量将平均发生偏回归系数大小的变动。###SXB###D.回归方程是显著的，意味着每个解释变量对因变量的影响都重要。ABCD