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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

题目
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
相似考题

1.根据以下内容，回答20~23题。在金融市场分析中，回归分析是重要的基础统计分析方法。回归分析是描述和评估给定变量与一个或多个变量线性依存关系的方法。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)。

2.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

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

4.非线性回归分析预测法的关键是要把非线性回归模型转化为线性回归模型。()此题为判断题(对，错)。

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  • 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、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。线性回归模型中关于随机项μi的基本假设是（　　）。


    答案：A,B,C,D
    解析：

  • 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4题：

    回归分析方法中包括哪些（）。

    • A、一元线性回归分析​​
    • B、多元线性回归分析​​
    • C、一元非线性回归分析​​
    • D、多元非线性回归分析​

    正确答案:A,B,C

  • 第5题：

    回归分析方法中包括（）

    • A、一元线性回归分析
    • B、多元线性回归分析
    • C、一元非线性回归分析
    • D、多元非线性回归分析

    正确答案:A,B,C,D

  • 第6题：

    一下对非线性回归的说法正确的是（）

    • A、回归分析中，依据描述的自变量与因变量之间的因果关系的函数表达式是线性还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析
    • B、对具有非线性关系的因变量与自变量进行回归分析
    • C、处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理
    • D、通常线性回归分析方法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助教学手段化为线性回归问题处理

    正确答案:A,B,C,D

  • 第7题：

    回归分析预测法可分为（）和多元回归分析预测。

    • A、线性回归分析预测
    • B、非线性回归分析预测
    • C、建立回归预测模型
    • D、一元回归分析预测

    正确答案:D

  • 第8题：

    在构建回归模型时，应当对模型进行检验，下列哪些论述是正确的（）。

    • A、在一元线性回归分析中，只进行回归系数b的t检验是足够的
    • B、在一元线性回归分析中，应当同时进行回归系数b的t检验和模型整体的F检验
    • C、在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是等价的
    • D、在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是不等价的

    正确答案:A,D

  • 第9题：

    多选题
    回归分析方法中包括哪些（）。
    A

    一元线性回归分析​​

    B

    多元线性回归分析​​

    C

    一元非线性回归分析​​

    D

    多元非线性回归分析​


    正确答案： C,A
    解析： 暂无解析

  • 第10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11题：

    单选题
    在回归分析中，当自变量的个数大于1时称为(    )
    A

    一元线性回归

    B

    多元回归

    C

    多重回归

    D

    正态线性模型


    正确答案： B
    解析：

  • 第12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

  • 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15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16题：

    通常（）是最基本的预测方法，遇到非线性回归分析预测问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。

    • A、一元回归分析预测
    • B、多元回归分析预测
    • C、线性回归分析预测
    • D、非线性回归分析预测

    正确答案:C

  • 第17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18题：

    下列对于非线性回归的说法正确的是（）

    • A、回归分析中，依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析
    • B、对具有非线性关系的因变量与自变量的数据进行的回归分析
    • C、处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理
    • D、通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理

    正确答案:A,B,C,D

  • 第19题：

    通常线性回归分析预测是最基本的预测方法，遇到非线性回归分析预测问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。


    正确答案:正确

  • 第20题：

    多选题
    一下对非线性回归的说法正确的是（）
    A

    回归分析中，依据描述的自变量与因变量之间的因果关系的函数表达式是线性还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析

    B

    对具有非线性关系的因变量与自变量进行回归分析

    C

    处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理

    D

    通常线性回归分析方法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助教学手段化为线性回归问题处理


    正确答案： D,B
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    多选题
    回归分析方法中包括（）
    A

    一元线性回归分析

    B

    多元线性回归分析

    C

    一元非线性回归分析

    D

    多元非线性回归分析


    正确答案： A,B,C,D
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    多选题
    下列对于非线性回归的说法正确的是（）
    A

    回归分析中，依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析

    B

    对具有非线性关系的因变量与自变量的数据进行的回归分析

    C

    处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理

    D

    通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理


    正确答案： A,D
    解析： 暂无解析

  • 第23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．

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