考虑如下非随机模型(即不含随机误差项的模型)。它们是线性回归模型吗?若不是，可以通过适当的代数变换使之转化为线性模型吗?[br][/br][tex=5.714x2.571]wCKspqfqw4RkFwOMJduOQvk1b0sxe6GfLnupRQjuYVko+Mzf4UkicDcSqs4IISU/[/tex]
把模型变换成[tex=7.286x1.357]hTn8fHtf9tlKE/gHCqW8Ipw8exnKAsKhmIFEnLvTFAxDuwRmDTXul4EWoOoyCqVK4gw1TtAQ3nXR23gUqJyqzA==[/tex]，便成为一个线性回归模型。因此，原来的模型本质上都是线性模型。
举一反三
- 考虑如下非随机模型(即不含随机误差项的模型)。它们是线性回归模型吗?若不是，可以通过适当的代数变换使之转化为线性模型吗?[br][/br][tex=10.429x2.643]wCKspqfqw4RkFwOMJduOQjAkhX3At+4mwF4iVFG7A6ZYjA8fP+g7mpvTOyLLK3ttQCF0uaHtvaEVoWYNwQc9YqBPN5QXxB0SUBqQ4lw0LWI=[/tex]
- 考虑如下非随机模型(即不含随机误差项的模型)。它们是线性回归模型吗?若不是，可以通过适当的代数变换使之转化为线性模型吗?[br][/br][tex=5.714x2.643]nLs7Y3+1gtJ5/RBeBMk6OyV5JfTwLtsyvlKjGuykroehG7pE35pLaKRsNjfQxXWo[/tex]
- 对下列模型进行适当变换化为标准线性模型:[tex=7.786x2.5]SrsZMUZdrgNxuBVEnPp9ZV453SpkbI3HRKjqahsDklSpqwJKqxDzlhDq29SVz88mwbPzpER2nw0uMOk99mDeGQ==[/tex]。
- 对下列模型进行适当变换化为标准线性模型:[tex=5.714x1.429]jzfIE3aBglYI2dxtBCFvTFcIhcrEs7hsuAHCGqQVq28=[/tex]。
- 下面的模型是参数线性的吗？如果不是，用什么方法可以使它们成为参数线性模型？[tex=6.071x2.5]wCKspqfqw4RkFwOMJduOQsjuEjtzCRaUmZuf9d4TF0UVLfWBJCVq4fITwVFqQlp8[/tex]
内容
- 0
下面的模型是参数线性的吗？如果不是，用什么方法可以使它们成为参数线性模型？[tex=6.357x2.714]nLs7Y3+1gtJ5/RBeBMk6OzkeCdtacJSfN+OiyLanR49xEf+NiJCCJxf03aDV1eoo[/tex]
- 1
(单选题)（ ）是指仅用它的过去值及随机扰动项所建立起来的模型。 A: 时间序列自回归模型 B: 误差修正模型 C: 一元线性回归模型 D: 多元线性回归模型
- 2
下列关于回归模型的描述中，（ ）不是经典线性回归模型的假定。 A: 回归模型是变量线性的 B: 回归模型是参数线性的 C: 回归模型设定正确 D: 误差项μi～N(0, σ2)
- 3
对于线性回归模型的随机误差项ɛi, Var(ɛi)=E(ɛi2)=σ2内涵指( ) A: 随机误差项的期望为零 B: 模型为线性随机函数 C: 两个随机误差互不相关 D: 误差项服从正态分布
- 4
数学建模的正确步骤为（）<br/>（1）模型构建<br/>（2）问题分析<br/>（3）模型改进<br/>（4）求解模型<br/>（5）模型检验<br/>（6）应用模型解决问题 A: （1）（3）（5）（4）（2）（6） B: （1）（4）（3）（2）（6）（5） C: （2）（1）（4）（5）（3）（6） D: （2）（1）（4）（5）（6）（3）