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[单选题]

在线性回归模型中,随机误差ε被假定服从( )。

A.正态分布

B.二项分布

C.指数分布

D.t分布

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A、正态分布

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第1题
在多元线性回归模型中,误差项ε也可以被各个自变量进行线性表示()
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第2题
一元线性回归模型,Yi=β0+β1X1+μi(i=1,…,n)中,总体方差未知,检验H0:β1=0时,所用的检验统计量服从(

一元线性回归模型,Yi=β0+β1X1+μi(i=1,…,n)中,总体方差未知,检验H0:β1=0时,所用的检验统计量服从()。

A.F(1,n-2)

B.t(n-1)

C.F(1,n-1)

D.t(n)

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第3题
一元线性回归对误差项的基本假定,误差项是()。

A.期望值为0

B.方差都相等

C.服从正态分布

D.固定不变

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第4题
某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售额,表5给出了1977-1981年公司销售额和行
业销售额的分季度数据(单位:百万元)。

(1)晒出数据的散点图,观察用线性回归模型拟合是否合适。

(2)建立公司销售额对全行业销售额的回归模型,并用D-W检验诊断随机误差项的自相关性。

(3)建立消除了随机误差项自相关性后的回归模型。

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第5题
多元线性回归模型的随机干扰项假设有()。

A.同方差

B.序列相关

C.零均值

D.服从正态分布

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第6题
在建立多元线性回归模型时,需要对自变量进行筛选,最后确定适合的回归模型。下面的陈述中错误的是()

A.向前选择法是从模型中没有自变量开始,然后将所有自变量依次增加到模型中

B.向后剔除法是先对所有自变量拟合线性回归模型,然后依次将所有自变量剔除模型

C.逐步回归法是将向前选择法和向后剔除法结合起来,但不能保证得到的回归模型一定就显著

D.逐步回归法选择变量时,在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除,而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中

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第7题
一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+ui的经典假设包括()。
一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+ui的经典假设包括()。

A、E(ut)=0

B、var(ut)=σ2

C、cov(ut,us)=0

D、cov(xt,ut)=0

E、ut服从分布N(0,σ2)

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第8题
下面数据是依据10组X和Y的观察值得到的: ∑Yi=1110,∑Xi=1680,∑XiYi=204200 假定满足所有的经典线性回归

下面数据是依据10组X和Y的观察值得到的:

∑Yi=1110,∑Xi=1680,∑XiYi=204200

假定满足所有的经典线性回归模型的假设。求:

(1)β1和β2

(2)β1和β2的标准差

(3) R2

(4)对β1、β2分别建立95%的置信区间利用置信区间法,你可以接受零假设:β2=0

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第9题
在多元线性回归模型中,解释变量可以有相关性()
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第10题
在做一元线性回归时,Y=f(x)+误差,其中误差包括()。

A.系统误差

B.随机误差

C.测量误差

D.人为误差

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第11题
在一个二元线性回归模型中,X1和X2都是因变量的影响因素。先用Y仅对X1回归,发现没有相关性。接着用Y对X1和X2回归,发现斜率系数有较大变化,这说明第一个模型中存在()。

A.异方差

B.完全多重共线

C.遗漏变量偏差

D.虚拟变量陷阱

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