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提问人:网友lijiahangsxb 发布时间:2022-01-07
[主观题]

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

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?

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,可以通过适当的代考虑如下

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更多“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”相关的问题
第1题
按照经典假设,线性回归模型中的解释变量应为非随机变量,且()

A.与被解释变量iY不相关;

B.随机误差项iu不相关;

C.与回归值i Yˆ不相关;

D.以上说法均不对。

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第2题
在线性回归模型中,若解释变量[图]和[图]的观测值成比...

在线性回归模型中,若解释变量的观测值成比例,即,其中为非零常数,则表明模型中存在( )

A、异方差

B、多重共线性

C、序列相关

D、随机解释变量

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第3题
在总体回归函数中引入随机误差项的原因是( )

A、代表未知的影响因素

B、代表残缺数据

C、代表众多小的影响因素

D、代表数据观测误差

E、代表模型设定误差

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第4题
[图]是一个线性回归模型。...

是一个线性回归模型。

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第5题
按经典假设,线性回归模型中的解释变量应是非随机变量,且与随机误差项不相关
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第6题
线性回归模式的假设之一是,误差项ei是()随机变量,其均值为零,均方差为一常数。
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第7题
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性,则应用模型会带来的后果是( )。 Ⅰ.回归参数估计量非有效 Ⅱ.变量的显著性检验失效 Ⅲ.模型的预测功能失效 Ⅳ.解释变量之间不独立

A.I、Ⅱ、Ⅲ

B.I、Ⅱ、II

C.I、Ⅲ、Ⅳ

D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

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第8题
异方差一般的处理方法:首先采用()估计,得到(),用它的()近似随机误差项的方差。
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第9题
与传统的回归分析相比,多层线性模型的优点不包括(  )。

A.考虑了不同层次的随机误差和变量信息,其标准误差估计、区间估计和假设检验更加准确和有效

B.可以通过计算不同水平变异在总变异中所占的比率来确定不同水平对因变量的影响程度

C.可以分析重复测量的数据,即将测试个体看作第一水平,将测量看作第二水平

D.可以分析离散型的数据资料

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