未知类型：{'options': ['', ' [img=125x25]17e43b830395fbe.png[/img]', ' [img=98x29]17e43b830c50f2a.png[/img]', ' [img=150x25]17e43b83149f1e5.png[/img]'], 'type': 102}
举一反三
- 在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为() 未知类型：{'options': ['', ' [img=109x15]17da5a76a315c7b.gif[/img]', ' [img=83x26]17da5a76b44f040.gif[/img]', ' [img=129x15]17da5a76c2d4d0a.gif[/img]'], 'type': 102}
- 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}
- 对k元线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为（） 未知类型：{'options': ['', ' [img=171x57]17e44955ade3f3c.png[/img]', ' [img=171x56]17e44955b907a89.png[/img]', ' [img=166x58]17e44955c468332.png[/img]'], 'type': 102}
- 设随机变量X的分布函数为F(x),在下列概率中可表示为F(a)-F(a-0)的是（ ）。 未知类型：{'options': ['P(X[img=11x15]17e0a84ad77a0ce.jpg[/img]a)', ' P(X>;a)', ' P(X=a)', ' P(X[img=11x15]17e0a8dfa49f7ac.jpg[/img]a)'], 'type': 102}
- 对于一元线性回归模型[img=360x72]17d60e2f244901e.png[/img]，参数[img=192x96]17d60e2f3570192.png[/img]的OLS估计量[img=192x106]17d60e2f45fb020.png[/img]之间的关系式为（ ），这里[img=176x85]17d60e2f5a3e0db.png[/img]分别为X和Y的样本均值。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
内容
- 0
一元线性回归模型[img=117x27]17e44961e1a8067.png[/img]的基本假定包括( )。 未知类型：{'options': ['', ' [img=80x28]17e44961f68962c.png[/img](常数)', ' [img=128x27]17e44962015fbe1.png[/img]', ' [img=72x27]17e449620c4c765.png[/img]', ' X为非随机变量,且[img=95x27]17e4496217c4829.png[/img]'], 'type': 102}
- 1
下列函数中为同一个函数的是() 未知类型：{'options': ['f(x)=x,g(x)=[img=25x39]17e43f7e294a229.png[/img]', ' f(x)=x,g(x)=[img=39x24]17e43f7e31cdea3.jpg[/img]', ' f(x)=x,g(x)=[img=35x25]17e43f7e3c419e9.png[/img]', ' f(x)=|x|,g(x)=[img=35x25]17e43f7e3c419e9.png[/img]'], '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}
- 3
请问一元线性回归模型[img=456x95]17da6d2866a9ee0.png[/img]，参数[img=80x96]17da6d287f8488e.png[/img]的OLS估计量为（ ） 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 4
已知函数f(x)=[img=163x48]17e0bf90d5bf980.png[/img]函数f(x)在哪一点连续( ) 未知类型：{'options': ['处处连续', ' x=1', ' x=0', ' x=[img=15x39]17e0b46938bc6fc.png[/img]'], 'type': 102}