一元线性回归分析的基本假定条件有（ ）。
A: 误差项服从正态分布且 [img=74x25]1803bd4e469c436.png[/img]
B: 误差项的方差是常数，即 [img=87x25]1803bd4e4e8e0be.png[/img]
C: 自变量是非随机变量且与误差项线性无关
D: 误差项之间不存在自相关，即[img=106x26]1803bd4e574c718.png[/img]
A: 误差项服从正态分布且 [img=74x25]1803bd4e469c436.png[/img]
B: 误差项的方差是常数，即 [img=87x25]1803bd4e4e8e0be.png[/img]
C: 自变量是非随机变量且与误差项线性无关
D: 误差项之间不存在自相关，即[img=106x26]1803bd4e574c718.png[/img]
举一反三
- 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
- 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）。
- 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: A回归模型因变量Y与自变量x之间具有线性关系。 B: 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: C误差项ε的方差为零。 D: D误差项ε是独立随机变量且服从正态分布，即ε～N（0，σ2）。
- 下面关于回归模型的经典假定中哪一个是不正确的（ ） 未知类型：{'options': ['自变量[img=11x14]18038fa92786c92.png[/img]是随机的', '误差项[img=9x14]18038fa930cc79c.png[/img]是一个期望值为0的随机变量', '对于所有[img=11x14]18038fa93a72576.png[/img],误差项[img=9x14]18038fa930cc79c.png[/img]的方差[img=18x22]18038fa94ac7d8e.png[/img]都相同', '误差项[img=9x14]18038fa930cc79c.png[/img]是服从正态分布的随机变量，且相互独立'], 'type': 102}
- 下面关于回归模型的经典假定中哪一个是不正确的（ ） 未知类型：{'options': ['自变量[img=11x14]1803de0abb8f2a2.png[/img]是随机的', '误差项[img=9x14]1803de0ac4c550e.png[/img]是一个期望值为0的随机变量', '对于所有[img=11x14]1803de0acd22287.png[/img],误差项[img=9x14]1803de0ac4c550e.png[/img]的方差[img=18x22]1803de0ade7defe.png[/img]都相同', '误差项[img=9x14]1803de0ac4c550e.png[/img]是服从正态分布的随机变量，且相互独立'], 'type': 102}