标准化残差图主要用于直观地判断
未知类型：{'options': ['回归模型的线性关系是否显著', '回归系数是否显著', '误差项[img=9x14]180379d4da95043.png[/img]服从正态分布的假定是否成立', '误差项[img=9x14]180379d4da95043.png[/img]等方差的假定是否成立'], 'type': 102}
未知类型：{'options': ['回归模型的线性关系是否显著', '回归系数是否显著', '误差项[img=9x14]180379d4da95043.png[/img]服从正态分布的假定是否成立', '误差项[img=9x14]180379d4da95043.png[/img]等方差的假定是否成立'], 'type': 102}
举一反三
- 标准化残差图主要用于直观地判断 未知类型：{'options': ['回归模型的线性关系是否显著', '回归系数是否显著', '误差项[img=9x14]1802e3f0f0b6f1d.png[/img]服从正态分布的假定是否成立', '误差项[img=9x14]1802e3f0f0b6f1d.png[/img]等方差的假定是否成立'], 'type': 102}
- 标准化残差图主要用于直观地判断()。 A: 回归模型的线性关系是否显著 B: 回归系数是否显著 C: 误差项ε服从正态分布的假定是否成立 D: 误差项ε等方差的假定是否成立
- 标准化残差图主要用于直观地判断[input=type:blank,size:4][/input]。 未知类型：{'options': ['\xa0\xa0回归模型的线性关系是否显著', '\xa0\xa0回归系数是否显著', '\xa0\xa0误差项\xa0[tex=0.5x0.786]ux0J/jSeHg2jOmBitEwINg==[/tex]\xa0服从正态分布的假定是否成立', '\xa0\xa0误差项\xa0[tex=0.5x0.786]ux0J/jSeHg2jOmBitEwINg==[/tex]\xa0等方差的假定是否成立'], '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]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}