A: 随机误差的方差和处理效应的方差相等
B: 不同处理水平的效应都服从正态分布，且均值为0，方差相同
C: 随机误差满足均值为0
D: 任意观测值的方差为随机误差的方差与处理效应的方差的和
举一反三
- 随机模型中，如果方差分析中随机效应的方差不等于0，我们一般还需要进行方差组分估计（√）
- 均值为0，方差为1的平稳窄带高斯随机过程，其同相和正交分量也是均值为0，方差为1的高斯随机过程
- 在单因子的随机效应模型中，属于随机变量的有？ A: 总均值 B: 处理效应 C: 随机误差 D: 以上都不是
- 理论回归模型的基本假设有()。 A: 误差项是一个期望值为0的随机变量 B: 随机误差项的方差保持不变 C: 随机误差项的方差可以不同 D: 误差项可以是不服从正态分布的独立随机变量 E: 误差项是服从正态分布的独立随机变量
- 采用方差分析法分解测量数据的总体方差,通常把数据总方差分解为()。 A: 主效应方差 B: 误差效应方差 C: 各种交互效应方差 D: 相对误差与绝对误差的方差
内容
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在单因子固定效应模型中，因子A有a个水平，每个水平下各重复n次实验，当原假设（处理均值之间没有差异）为真时，误差平方和/误差的方差[img=73x27]180345a81d7b131.png[/img]服从自由度为an的卡方分布。
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在随机误差项为一阶自回归的相关形式时，随机误差依然是零均值、同方差的误差项
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正态性假定表明（ ） A: 误差项[img=11x18]180328d95847fb5.png[/img]与解释变量相互独立，且服从均值为1，方差为[img=18x22]180328d96257c26.png[/img]的正态分布 B: 误差项[img=11x18]180328d95847fb5.png[/img]与解释变量相互独立，且服从均值为1，方差为[img=11x14]180328d972ffb96.png[/img]的正态分布 C: 误差项[img=11x18]180328d95847fb5.png[/img]与解释变量相互独立，且服从均值为0，方差为[img=11x14]180328d984c6fec.png[/img]的正态分布 D: 误差项[img=11x18]180328d95847fb5.png[/img]与解释变量相互独立，且服从均值为0,方差为[img=18x22]180328d96257c26.png[/img]的正态分布
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某随机过程http://edu-image.nosdn.127.net/_PhotoUploadUtils_92acabdf-125b-4bc7-a2ec-5f51107e4859.png无条件均值等于0，无条件方差是常数，条件均值等于0，条件方差随时间变化，该随机过程可能是：
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关于回归模型的假定条件有（ ）。 A: 自变量是随机的 B: 误差项是一个期望为0的随机变量 C: 对于所有自变量的值，误差项的方差都相同 D: 误差项是一个服从正态分布的随机变量，且独立