假设一简单回归模式为：试问此笔资料之残差为何？
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举一反三
- 承上题，试问其回归方程式之值为何 ?
- 线性回归模式的假设之一是，误差项ei是（）随机变量，其均值为零，均方差为一常数。
- 17e0ab4e5c08714.png该检验辅助回归的因变量为 A: 原始回归模型的因变量 B: 原始回归模型的残差序列 C: 原始回归模型的残差绝对值序列 D: 原始回归模型的残差平方序列
- 在回归分析中，残差图中纵坐标为 A: 残差 B: 样本编号 C: D:
- 一元线性回归分析中，以下哪些残差图特点可以说明回归模型的运用是合理的？（）。 A: 残差落在一条水平直线附近 B: 残差落在一倾斜直线附近 C: 残差的正态概率图大致落在一条直线附近 D: 残差关于一水平直线大致对称
内容
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可以用残差图考察资料是否满足多重线性回归分析的应用条件。（ ）
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下列关于线性回归说法错误的是。 A: 在现有模型上，加入新的变量，所得到的R^2的值总会增加 B: 线性回归的前提假设之一是残差必须服从独立正态分布 C: 残差的方差无偏估计是SSE/(n-p) D: 自变量和残差不一定保持相互独立
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对数线性回归模型的残差表示为绝对误差
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如果回归模型中没有截距项,残差的总和将不一定为零。()
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等式yi＝a+bxi+ei中，ei为( )。 A: 回归系数 B: 回归常数 C: 回归余项 D: 残差项