下列经典线性回归模型的假定中，（ ）属于多元回归模型而不属于双变量回归模型。
A: 解释变量与误差项不相关
B: 回归模型设定正确
C: 解释变量之间不存在完全共线性
D: 误差项μi～N(0, σ2)
A: 解释变量与误差项不相关
B: 回归模型设定正确
C: 解释变量之间不存在完全共线性
D: 误差项μi～N(0, σ2)
C
举一反三
- 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)
- 下列关于误差项的描述中，（ ）不属于经典线性回归模型的假定。 A: 解释变量X与误差项μ不相关 B: E(μ︱Xi)=0 C: 两个误差项之间无自相关 D: 误差项μi～N(1, σ2)
- 多元线性回归与简单线性回归相比()。 A: 简单线性回归将解释变量以外的因素全部纳入随机扰动项中 B: 多元线性回归可将多个因素纳入解释变量中,减少模型设定误差 C: 简单线性回归的系数解释与多元线性回归一致 D: 多元线性回归的系数是控制其它变量影响下的偏回归系数
- 对于多元线性回归模型而言，古典假定要求解释变量之间不存在(__)
- 多元线性回归模型假设随机扰动项与解释变量()
内容
- 0
按经典假设,线性回归模型中的解释变量应 A: 与随机误差项不相关 B: 与残差项不相关 C: 与被解释变量不相关 D: 与回归值不相关
- 1
MLR多元线性回归模型:表现在线性回归模型中的解释变量有多个。
- 2
按经典假设，线性回归模型中的解释变量（ ）。 A: 与随机误差项不相关 B: 与残差项不相关 C: 与被解释变量不相关 D: 与被解释变量的估计值不相关
- 3
按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且与被解释变量不相关。（ ）
- 4
多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别表现在( )。 A: 解释变量的个数不同 B: 模型的经典假设不同 C: 模型的经典假设相同 D: 多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。