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线性回归模式的假设之一是，误差项ei是（）随机变量，其均值为零，均方差为一常数。
参考答案
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考题
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
考题
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)。
考题
为预测我国居民家庭对电力的需求量，建立了我国居民家庭电力消耗量(单位：千瓦小时)与可支配收入(X1，单位：百元)、居住面积(X2，单位：平方米)的多元线性回归方程，如下
请根据上述结果，从下列备选答案中选出正确答案。
对于多元线性回归模型，以下假设中正确的有（）。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
考题
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
考题
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
考题
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
考题
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
考题
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
考题
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
考题
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
考题
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、ⅢB
Ⅰ、Ⅲ、ⅣC
Ⅱ、Ⅲ、ⅣD
Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
考题
多选题一般地，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）。
考题
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1D所有随机误差项μ服从正态分布N（0，σ2）
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