未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
举一反三
- 考虑一元线性回归模型，设观测数据的数目为[img=11x14]18038fa9ddd7137.png[/img], 误差平方和为[img=36x19]18038fa9e64b632.png[/img], 则误差项的方差的无偏估计为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 考虑一元线性回归模型，设观测数据的数目为[img=11x14]1803de0b6e294bf.png[/img], 误差平方和为[img=36x19]1803de0b76bd589.png[/img], 则误差项的方差的无偏估计为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 考虑一元线性回归模型，设观测数据的数目为[img=11x14]1803a13c371babf.png[/img], 误差平方和为[img=36x19]1803a13c3f75982.png[/img], 则误差项的方差的无偏估计为 A: [img=56x25]1803a13c48c2674.png[/img] B: [img=93x25]1803a13c517dd7e.png[/img] C: [img=93x25]1803a13c5b02e4e.png[/img] D: [img=101x25]1803a13c63d26d6.png[/img]
- 考虑一元线性回归模型，设观测数据的数目为[img=11x14]1803de0b6e294bf.png[/img], 误差平方和为[img=36x19]1803de0b76bd589.png[/img], 则误差项的方差的无偏估计为 A: [img=56x25]1803de0b7e7a8df.png[/img] B: [img=93x25]1803de0b878bf73.png[/img] C: [img=93x25]1803de0b8f8f3c8.png[/img] D: [img=101x25]1803de0b983a12d.png[/img]
- 考虑一元线性回归模型，设观测数据的数目为[img=11x14]18038fa9ddd7137.png[/img], 误差平方和为[img=36x19]18038fa9e64b632.png[/img], 则误差项的方差的无偏估计为 A: [img=56x25]18038fa9ef17e7d.png[/img] B: [img=93x25]18038fa9f8aa968.png[/img] C: [img=93x25]18038faa008c8cf.png[/img] D: [img=101x25]18038faa09ad6a9.png[/img]
内容
- 0
一元线性回归模型[img=784x96]17d60d42764ad49.png[/img]，设[img=74x96]17d60d4288b3be8.png[/img]为残差平方和，那么误差的方差[img=84x84]17d60d4294cb284.png[/img]的无偏估计是（）。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 1
如果模型中误差项方差 [img=202x35]17da5bfcbb3d76e.png[/img],则加权最小二乘法估计模型参数时,权数为()。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 2
一元线性回归模型[img=113x23]1802da156d0ee5a.png[/img]，则下面不正确的为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
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(6无偏估计）设[img=95x23]17e437fa3130d43.png[/img][img=95x23]17e437fa3130d43.png[/img]为取自总体X的一个样本,则总体方差的一个无偏估计为( ) 未知类型：{'options': ['', ' [img=128x49]17e437fa46a258a.png[/img]', ' [img=113x57]17e437fa4eca907.png[/img]', ' [img=130x55]17e437fa667d798.png[/img]'], 'type': 102}
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对于一元线性回归模型[img=456x95]17da6d2866a9ee0.png[/img]，样本回归模型可表示为（ ） 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}