以下属于线性回归模型的是（）
A: E（Y|Xi）β0+β1Xi
B: E（Y|Xi）β0+根号下β1×Xi
C: E（Y|Xi）β0+β1的平方×Xi
D: Yi=β0+Xi/β1+ui
A: E（Y|Xi）β0+β1Xi
B: E（Y|Xi）β0+根号下β1×Xi
C: E（Y|Xi）β0+β1的平方×Xi
D: Yi=β0+Xi/β1+ui
举一反三
- Y^表示OLS估计回归值,u表示随机误差项。如果Y与X为线性相关关系,则下列哪些是正确的() A: Yi=β0+β1Xi B: Yi=β0+β1Xi+ui C: Yi=β0^+β1^Xi+ui D: Yi^=β0^+β1^Xi
- 在线性概率模型 Yi= β0+ β1Xi+ ui 中，下列说法正确的有 A: 系数β1表示自变量X变化一个单位所引起的Y的取值的变化 B: E(Yi|Xi) = β0+ β1Xi C: Pr(Y=1|X) = β0+ β1Xi D: 该模型中预测概率的值可能小于0或者大于1
- 设`\xi _1,\xi _2,\xi _3`是`Ax=0`的基础解系，则方程组的基础解系还可以表示成（ ） A: `\xi _1,\xi _2,\xi _3`的一个等价向量组 B: `\xi _1,\xi _2,\xi _3`的一个等秩向量组 C: `\xi _1-\xi _2,\xi _2-\xi _3,\xi _3-\xi _1` D: `\xi _1+\xi _2,\xi _2+\xi _3,\xi _3+\xi _1`
- Yi=B1+B2(1/Xi)是线性回归模型。
- 线性回归模型的变通最小二乘估计的残差 ei 满足（ ）。 A: ei＝0 B: ei Yi＝0 C: ei Yi ＝0 D: ei Xi＝0 E: cov(Xi ,ei )=0