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多选题建立线性回归模型时，对随机误差项∈需要做出的假定有A正态性B方差齐性C独立性D相关性E准确性
题目
多选题
建立线性回归模型时，对随机误差项∈需要做出的假定有
A
正态性
B
方差齐性
C
独立性
D
相关性
E
准确性
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相似问题和答案
第1题：
非线性回归分析预测法的基本步骤是()。
A.建立模型、判断相关性、求解参数、检验误差、进行预测
B.建立模型、求解参数、判断相关性、检验误差、进行预测
C.判断相关性、求解参数、建立模型、检验误差、进行预测
D.判断相关性、建立模型、求解参数、检验误差、进行预测
正确答案：D
第2题：
线性回归的基本假设包括()
A.线性关系假设
B.正态性假设
C.独立性假设
D.误差等分散性假设
B.正态性假设
C.独立性假设
D.误差等分散性假设
答案：A,B,C,D
解析：
推断统计；回归分析。 线性回归分析的基本假设包括：①线性关系假设：X与y在总体上具有线性关系，这是一条最基本的假设。回归分析必须建立在变量之间具有线性关系的假设成立上。如果X与y，的真正关系不是线性的，而回归方程又是按线性关系建立的，这个回归方程就没有什么意义了。②正态性假设：指回归分析中的y服从正态分布。③独立性假设：一个是指与某一个x值对应的一组Y值和另一个x值对应的一组Y值之间没有关系，彼此独立。另一个是指误差项独立，不同的x所产生的误差之间应相互独立，无自相关，而误差项也需与自变量x相互独立。④误差等分散性假设：特定x水平的误差，除了应呈随机化的常态分配，其变异量也应相等。
第3题：
在一元线性回归模型中,残差项服从()分布。
A.非线性
B.线性
C.泊松
D.正态
正确答案：D
第4题：
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）
Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系
Ⅱ.随机误差项服从正态分布
Ⅲ.各个随机误差项的方差相同
Ⅳ.各个随机误差项之间不相关
Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系
Ⅱ.随机误差项服从正态分布
Ⅲ.各个随机误差项的方差相同
Ⅳ.各个随机误差项之间不相关
A：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B：Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
C：Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D：Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B：Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
C：Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D：Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
答案：A
解析：
—元线性回归模型为：yi=a+βi+mi（i=l,2,3,*,n）,其中yi为解解释变量Xi为解释变量;ui是一个随机变垦量.称为随机项。要求随机项u和自变量，Xi满足的统计假定如下：①每个ui均为独立同分右（IID、）,服从正态分右的随机变量，E（ui）=0,V（ui）=σ＾2常数②随机项ui与自变量的任一观察值Xi不相关，即COV（ui,i）=0
第5题：
线性回归的基本假设是（ ）
A.线性关系假设
B.正态性假设
C.独立性假设
D.误差等分散性假设
B.正态性假设
C.独立性假设
D.误差等分散性假设
答案：A,B,C,D
解析：
本题旨在考查考生对于线性回归基本假设的理解和掌握程度。基本假设如下：①线性关系假设。②正态性假设。正态性假设指回归分析中的Y服从正态分布。③独立性假设。有两个意思，一个是指与某一个X值对应的一组Y值和与另一个X值对应的一组Y值之间没有关系，彼此独立；另一个是指误差项独立，不同的X所产生的误差之间应相互独立，无自相关，而误差项也需与自变量X相互独立。④误差等分散性假设。特定X水平的误差，除了应呈随机化的常态分配，其变异量也应相等，这种情况称为误差等分散性。故本题的正确答案是ABCD。
第6题：
进行方差分析时，数据应满足
A.独立性、正态性、大样本
B.独立性、正态性、方差齐性
C.独立性、方差齐性、大样本
D.独立性、正态性、平行性
E.正态性、方差齐性、大样本
B.独立性、正态性、方差齐性
C.独立性、方差齐性、大样本
D.独立性、正态性、平行性
E.正态性、方差齐性、大样本
答案：B
解析：
方差分析的适用条件是：各样本是相互独立的随机样本，均服从正态分布以及各样本的总体方差相等，即独立性、正态性及方差齐性，故选项B正确。
第7题：
一元线性回归模型中，随机误差项ε需满足（）。
答案：A,C
解析：
第8题：
u、t和F检验的共同前提条件是
A．方差齐性
B．正态性
C．可加性
D．正态性和方差齐性
E．正态性，方差齐性和可加性
正确答案：D
第9题：
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）
Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系
Ⅱ.随机误差项服从正态分布
Ⅲ.各个随机误差项的方差相同
Ⅳ.各个随机误差项之间不相关
Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系
Ⅱ.随机误差项服从正态分布
Ⅲ.各个随机误差项的方差相同
Ⅳ.各个随机误差项之间不相关
A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
答案：A
解析：
—元线性回归模型为：yi=a+βi+mi（i=l,2,3,*,n）,其中yi为解解释变量Xi为解释变量;ui是一个随机变垦量.称为随机项。要求随机项u和自变量，Xi满足的统计假定如下：①每个ui均为独立同分右（IID、）,服从正态分右的随机变量，E（ui）=0,V（ui）=σ＾2常数②随机项ui与自变量的任一观察值Xi不相关，即COV（ui,i）=0
第10题：
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）。
I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系
Ⅱ 随机误差项服从正态分布
Ⅲ 各个随机误差项的方差相同
Ⅳ 各个随机误差项之间不相关
I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系
Ⅱ 随机误差项服从正态分布
Ⅲ 各个随机误差项的方差相同
Ⅳ 各个随机误差项之间不相关
A.I、Ⅱ、Ⅲ
B.I、Ⅲ、Ⅳ
C.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
D.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
B.I、Ⅲ、Ⅳ
C.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
D.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
答案：D
解析：
一元线性回归模型为：Yi=α+βxi+ui，(i=1，2，3，…，n)，其中Yi为被解释变量，xi为解释变量，ui是一个随机变量，称为随机项。要求随机项ui和自变量xi满足的统计假定如下：①每个ui均为独立同分布，服从正态分布的随机变量，且E(ui)=0， V(ui)=σ2=常数；②随机项ui与自变量的任一观察值xi不相关，即Cov(ui，xi)=0．