线性回归模型中要求因变量和自变量均服从正态分布。

题目

线性回归模型中要求因变量和自变量均服从正态分布。

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第1题:

多元线性回归指的是( )的回归。

A.多个因变量对多个自变量

B.单个因变量对多个自变量

C.多个因变量对单个自变量

D.单个因变量对单个自变量


正确答案:A
解析:多元线性回归是简单线性回归的推广,指的是多个因变量对多个自变量的回归。其中最常用的是只限于一个因变量但有多个自变量的情况,也叫多重回归。故选A。

第2题:

以下哪项不是多元回归的要求()。

A.服从泊松分布

B.因变量与各自变量之间具有线性关系

C.各例观测值相互独立

D.因变量具有相同的方差

E.服从正态分布


答案:A

第3题:

在一元线性回归方程中,( )。

A. 自变量与因变量可以互相转换

B. 自变量与因变量可以互相推算

C. 只能用自变量推算因变量

D. 只能用因变量推算自变量


参考答案:C

第4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5题:

线性回归分析的前提假设有

A.变量总体服从正态分布
B.个体间随机误差相互独立
C.自变量的个数多于因变量的个数
D.因变量和自变量之间存在线性关系

答案:A,B,D
解析:
线性回归分析的箭提假设包括:①自变量与因变量在总体上具有线性关系;②回归分析中的因变量服从正态分布;③某一个自变量值对应的一组因变量值与另一个自变量值对应的因变量值之间没有关系,彼此独立;④不同的自变量所产生的误差之间应该独立;⑤误差应具有等分散性的特点。

第6题:

()回归模型中因变量与自变量的关系是呈直线型的。

A.多元

B.非线性

C.线性

D.虚拟变量


参考答案:C

第7题:

关于一元线性回归模型,下列表述错误的是( )。

A.只涉及一个自变量的回归模型称为一元线性回归模型
B.因变量Y是自变量X的线性函数加上误差项
C.β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量Y的线性变化
D.误差项ε是个随机变量,表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响,它是能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性

答案:D
解析:
只涉及一个自变量的一元线性回归模型表示为β0+β1X+ε,因变量Y是自变量X的线性函数(β0+β1X)加上误差项ε;β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量Y的线性变化。误差项ε是个随机变量,表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响,是不能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性,D项错误。

第8题:

在多元回归分析中,多重共线性是指模型中因变量与一个自变量相关。()

此题为判断题(对,错)。


参考答案:错

第9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10题:

当一个因变量和自变量之间的关系呈曲线时,常用的拟合模型有()。

  • A、一元多项式回归模型
  • B、-元线性回归模型
  • C、双曲线回归模型
  • D、对数曲线模型
  • E、修正指数曲线模型

正确答案:A,C,D,E

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