考虑一元线性回归模型，设观测数据的数目为[img=11x14]18038fa9ddd7137.png[/img], 误差平方和为[img=36x19]18038fa9e64b632.png[/img], 则误差项的方差的无偏估计为
A: [img=56x25]18038fa9ef17e7d.png[/img]
B: [img=93x25]18038fa9f8aa968.png[/img]
C: [img=93x25]18038faa008c8cf.png[/img]
D: [img=101x25]18038faa09ad6a9.png[/img]
A: [img=56x25]18038fa9ef17e7d.png[/img]
B: [img=93x25]18038fa9f8aa968.png[/img]
C: [img=93x25]18038faa008c8cf.png[/img]
D: [img=101x25]18038faa09ad6a9.png[/img]
举一反三
- 考虑一元线性回归模型，设观测数据的数目为[img=11x14]1803a13c371babf.png[/img], 误差平方和为[img=36x19]1803a13c3f75982.png[/img], 则误差项的方差的无偏估计为 A: [img=56x25]1803a13c48c2674.png[/img] B: [img=93x25]1803a13c517dd7e.png[/img] C: [img=93x25]1803a13c5b02e4e.png[/img] D: [img=101x25]1803a13c63d26d6.png[/img]
- 考虑一元线性回归模型，设观测数据的数目为[img=11x14]1803de0b6e294bf.png[/img], 误差平方和为[img=36x19]1803de0b76bd589.png[/img], 则误差项的方差的无偏估计为 A: [img=56x25]1803de0b7e7a8df.png[/img] B: [img=93x25]1803de0b878bf73.png[/img] C: [img=93x25]1803de0b8f8f3c8.png[/img] D: [img=101x25]1803de0b983a12d.png[/img]
- 考虑一元线性回归模型，设观测数据的数目为[img=11x14]18038fa9ddd7137.png[/img], 误差平方和为[img=36x19]18038fa9e64b632.png[/img], 则误差项的方差的无偏估计为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 考虑一元线性回归模型，设观测数据的数目为[img=11x14]1803de0b6e294bf.png[/img], 误差平方和为[img=36x19]1803de0b76bd589.png[/img], 则误差项的方差的无偏估计为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 考虑一元线性回归模型，设观测数据的数目为[img=11x14]1803a13c371babf.png[/img], 误差平方和为[img=36x19]1803a13c3f75982.png[/img], 则误差项的方差的无偏估计为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}