一元线性回归分析中模型参数的最小二乘估计 [tex=0.571x1.286]uJrD+eYRSov6ieeYdFCkkw==[/tex] 和 [tex=0.5x1.286]2OA5fy99lpgGXgCkxrW66w==[/tex] 具有哪些统计特性？
举一反三
- 一元线性回归分析中的误差序列有何基本假定？模型参数的最小二乘估计[tex=0.571x1.286]nNJMNT8hpv3QpUBfHk61dw==[/tex]和[tex=0.5x1.286]aoaTV29eppOQjkZ+3QHfCA==[/tex]具有哪些统计特性？若模型用千预测，影响预测精度的因素有哪些？
- 在一元线性回归模型中，试证：未知参数[tex=0.571x1.286]mRKL/orzOudCEARA8qn3Kw==[/tex]，[tex=0.5x1.286]PGyKeLDo0qv9T0n29ldi6w==[/tex]的最小二乘估计恰是极大似然估计。
- 2. 一元线性回归模型中回归系数[tex=0.429x1.0]Q2fWySASH/4Xf2eu85OwAQ==[/tex]的最小二乘估计为[tex=1.214x1.286]odr/M8upY5ifBNarArr7BA==[/tex][u] [/u], 其中[tex=2.214x1.286]oNpLIeyI3RHey1SNU8+tQw==[/tex][u] [/u],[tex=2.286x1.214]6kKZxeMD0g60i/TK2kypbw==[/tex][u] [/u]回归常数[tex=0.571x0.786]HXNXn3AXpwdIpZt8+6oCEw==[/tex]的最小二乘估计为[tex=1.357x0.786]Wm16dHUEvBL/60+Zs4fbzw==[/tex][u] [/u].
- 试证明最小二乘估计量[tex=1.0x1.571]4Axz3DiPgazlp97kY3yYxXRxlimBCYbw9ODGVVjUVVs=[/tex] 是标准一元线性回归模型中总体回归系数 [tex=0.929x1.214]As/7VtSYJqzU7QW6LmBK1A==[/tex] 的最优线性无 偏估计量。
- 在一元线性回归模型中，有一些假定，下面哪些描述在这些假定之内？[input=type:blank,size:6][/input] . 未知类型：{'options': ['误差项[tex=0.5x1.286]URO1dJ1+mlA+ct1xhInvUdmF3M0RCUt7FyFmkNxsEyQ=[/tex]是一个期望值为0的随机变量，即[tex=3.786x1.286]jL9S3FYGOsUaYoeWfC82MkaUu6EayesNhRiSB/IOF28=[/tex]', '在重复抽样中，自变量[tex=0.571x1.286]XubEW9+1+hkJqH7jXe5MrA==[/tex]的取值是随机的', '误差项[tex=0.5x1.286]URO1dJ1+mlA+ct1xhInvUdmF3M0RCUt7FyFmkNxsEyQ=[/tex]是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立', '对于所有的[tex=0.571x1.286]XubEW9+1+hkJqH7jXe5MrA==[/tex]值，[tex=0.5x1.286]URO1dJ1+mlA+ct1xhInvUdmF3M0RCUt7FyFmkNxsEyQ=[/tex]的方差[tex=1.0x1.286]51n47HV7nln8qIGpThl1pg==[/tex]都相同', '因变量[tex=0.571x1.286]Hz6y44ELFVLLNrLVhO3CQA==[/tex]与自变量[tex=0.571x1.286]XubEW9+1+hkJqH7jXe5MrA==[/tex]之间具有线性关系'], 'type': 102}