00102 世界市场行情
多选题多元回归模型的基本假设条件有（）A误差项u的数学期望值为0B误差的方差为一常量C误差的标准差为一常量D各项误差之间不存在相关关系E自变量之间不存在相关关系<br />
题目
多选题
多元回归模型的基本假设条件有（）
A
误差项u的数学期望值为0
B
误差的方差为一常量
C
误差的标准差为一常量
D
各项误差之间不存在相关关系
E
自变量之间不存在相关关系<br />
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相似问题和答案
第1题：
关于经典测量理论的数学模型和假设，下列说法正确的是( )
A.观察分数等于真分数和随机误差分数之和
B.真分数和误差分数之间相关为零
C.测量误差服从均值为零的正态分布
D.观察分数等于真分数和系统误差分数之和
B.真分数和误差分数之间相关为零
C.测量误差服从均值为零的正态分布
D.观察分数等于真分数和系统误差分数之和
答案：A,B,C
解析：
心理测量的基本理论；心理测量的误差；经典测量理论模型。 经典测验理论假定：观察分数和真分数只相差一个随机误差，即X=T+E。根据这一模型，引申出三个相关的假设公理：①某一心理特质用平行测验反复测量足够多次，则其观察分数的平均值会接近于真分数；②真分数和误差分数之间相关为零；③各平行测量上的误差分数之间相关也为零。观察分数由真分数和随机误差构成，其中真分数和误差分数之间相关为零。测量误差是完全随机的，并服从均值为零的正态分布，各平行测量上的误差分数之间相关也为零。
第2题：
与经典测量理论的真分数模型有关的假设是（ ）
A.真分数和观察分数之间的相关为零
B.真分数和误差分数之间的相关为零
C.各平行测验上的误差分数之间相关为零
D.多次观察分数之和接近真分数
B.真分数和误差分数之间的相关为零
C.各平行测验上的误差分数之间相关为零
D.多次观察分数之和接近真分数
答案：B,C
解析：
CTT对实得分数、真分数和测验误差的假定有：①实得分数与真分数存在线性关系。②测验误差的期望为0，或误差的平均数为0。③误差与真分数独立。④实得分数方差等于真分数方差与随机误差方差之和。⑤平行测验是指两个测验内容相似，测验长度、平均分、难度、标准差均相同的测量同一特质的两个测验形式。对参加两个平行测验的每一被试，其真分数相同，误差分的条件方差相同且各平行测验上的误差分数之间的相关为零。D项不对，不是多次观察分数之和接近真分数，而是反复测量足够多次的平均数接近真实分数。
第3题：
线性回归的基本假设不包括哪个()
A.随机误差项是一个期望值为0的随机变量
B.对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差
C.随机误差项彼此相关
D.解释变量是确定性变量不是随机变量，与随机误差项之间相互独立
E.随机误差项服从正态分布
正确答案：C
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
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．
第5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6题：
在该实验设计中，不存在的误差是
A.被试间的差异
B.顺序误差
C.自变量之间的影响
D.疲劳误差
B.顺序误差
C.自变量之间的影响
D.疲劳误差
答案：A
解析：
被试内设计消除了被试的个别差异对实验的影响，
第7题：
在经典测量理论模型X= T+E中，关于E的表述，错误的是
A.真分数和误差分数(E)之间的相关为零
B.各平行测验上的误差分数(E)之间相关为零
C.误差分数(E)是随机误差与系统误差之和
D.误差分数(E)是一个服从均值为零的正态分布的随机变量
B.各平行测验上的误差分数(E)之间相关为零
C.误差分数(E)是随机误差与系统误差之和
D.误差分数(E)是一个服从均值为零的正态分布的随机变量
答案：C
解析：
在经典测量理论模型x=T+E中E指的是随机误差，故c项错误。随机误差是完全随机的并服从均值为0的正态分布，真分数和误差分数之间的相关为零，各平行测量上的误差分数之间相关为零，ABD项正确。
第8题：
对于简单线性回归模型的假设条件，下列哪一种说法不正确（）
A.误差项是一个独立的随机变量
B.误差项的期望值等于0
C.误差项的方差可以不同
D.误差项为正太分布
参考答案：C
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：
一元线性回归分析是建立在一系列假设基础上的，这些假设包括对于自变量x的假设，以及对随机误差项C的假设，包括( )。
A: 因变量B．自变量之间具有线性关系
B: 自变量是随机的
C: 误差项的方差为0。
D: 误差项是独立随机变量且服从止态分布
B: 自变量是随机的
C: 误差项的方差为0。
D: 误差项是独立随机变量且服从止态分布
答案：A,D
解析：
一般地，在作一元线性回归分析过程巾，回归分析是建立-系列假设基础上的，
这些假设为：①因变量y于自变量x之间具有线性关系；②在重复抽样巾，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的，③随机误差顶c的均值为零，方差为常数，④随机误差项c的方差为常数：⑤随机误差项μ 之刚是独立随机变量且服从正态分布，即,μ ~N (O,?)。
这些假设为：①因变量y于自变量x之间具有线性关系；②在重复抽样巾，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的，③随机误差顶c的均值为零，方差为常数，④随机误差项c的方差为常数：⑤随机误差项μ 之刚是独立随机变量且服从正态分布，即,μ ~N (O,?)。