A: 自变量x是随机的
B: 误差项ε是一个期望值为0的随机变量
C: 对于所有的x值，ε的方差都相同
D: 误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且独立
举一反三
- (3). 下面关于回归模型的假定中哪一个是不正确的（ ）。 A: 自变量 \( x \) 是随机的; B: 误差项是一个期望值为0的随机变量; C: 对于所有的 \( x \) 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。
- 下面关于回归模型的假定中哪一个是不正确的( ) A: 自变量x是随机的 B: 误差项ε是一个期望值为0的随机变量 C: 对于所有的x值,ε的方差σ2都相同 D: 误差项ε是一个服从正态分布的随机变量,且独立
- 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
- 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}
内容
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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]1803a13b96d2bee.png[/img]是随机的', '误差项[img=9x14]1803a13ba061bbf.png[/img]是一个期望值为0的随机变量', '对于所有[img=11x14]1803a13ba92ccef.png[/img],误差项[img=9x14]1803a13ba061bbf.png[/img]的方差[img=18x22]1803a13bb9c4747.png[/img]都相同', '误差项[img=9x14]1803a13ba061bbf.png[/img]是服从正态分布的随机变量，且相互独立'], 'type': 102}
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下列不属于线性回归模型经典假设的条件是() A: 解释变量是确定性变量，不是随机变量 B: 随机扰动项服从均值为0，方差恒定且协方差为0 C: 解释变量之间不存在多重共线性 D: 随机扰动项服从正态分布
- 2
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
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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）。
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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）。