00102 世界市场行情

多选题回归模型中,随机误差应该满足的假设条件是()A误差的数学期望为0B误差的方差为0C误差的数学期望为常量D误差的方差为常量E各误差项之间相关关系为正值<br />

题目
多选题
回归模型中,随机误差应该满足的假设条件是()
A

误差的数学期望为0

B

误差的方差为0

C

误差的数学期望为常量

D

误差的方差为常量

E

各误差项之间相关关系为正值<br />

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相似问题和答案

第1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2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

A:Ⅰ.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3题:

以下关于统计分析的说法,错误的是( )。A.回归模型的设定必须满足一定的假定条件B.在回归模型满足经典假设时,用最小二乘法得到的结果是无偏且有效的C.应该用回归模型,可以进行预测D.如果所得到的回归模型存在多重共线性等问题时,不可以用该模型进行预测。


正确答案:D
如果所得到的回9-3模型存在多重共线性等问题时,仍可以用该模型 进行预测。 

第4题:

DW检验的假设条件有( )。
Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量
Ⅱ.随机扰动项,满足μi=ρμi-1+vi
Ⅲ.方回归模型含有不为零的截距项
Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量

A.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
D.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

答案:A
解析:
DW检验假设条件为解释变量X为非随机变量,随机扰动项满足一阶自回归形式μi=ρμi-1+vi,并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量,且回归模型含有不为零的截距项。

第5题:

DW检验的假设条件有( )。
Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量
Ⅱ.随机扰动项,满足μi=ρμi-1+vi
Ⅲ.方回归模型含有不为零的截距项
Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量

A:Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B:Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
C:Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
D:Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

答案:A
解析:
DW检验假设条件为解释变量X为非随机变量,随机扰动项满足一阶自回归形式μi=ρμi-1+vi,并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量,且回归模型含有不为零的截距项。

第6题:

应用DW检验方法时应满足该方法的假定条件,下列不是其假定条件的为( )

A.解释变量为非随机的
B.被解释变量为非随机的
C.线性回归模型中不能含有滞后内生变量
D.随机误差项服从一阶自回归

答案:B
解析:

第7题:

DW检验的假设条件有( )。
Ⅰ.回归模型不含有滞后自变引作为解释变量
Ⅱ.随机扰动项满足
Ⅲ.回归模型含有不为零的截距项
Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量

A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ


答案:C
解析:
DW检验的假设条件为解释变量x为非随机变量,随机扰动项满足一阶自回归形式

并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量,且回归模型含有不为零的截距项。

第8题:

DW检验中要求有假定条件,在下列条件中不正确的是()

A.解释变量为非随机的

B.随机误差项为一阶自回归形式

C.线性回归模型中不应含有滞后内生变量为解释变量

D.线性回归模型只能为一元回归形式


参考答案: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,而线性回归模型早回归分析的基础。线性回归模型中关于随机项μi的基本假设是( )。
Ⅰ.随机项μi与自变量的任一观察值xi不相关=常数
Ⅱ.
Ⅲ.每个μi均为独立同分布,服从正态分布的随机变量
Ⅳ.各个随机误差项之间不相关

A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
C、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ


答案:A
解析:
一元线性回归模型为:,其中yi为被解释变量;xi为解释变量;μi是一个随机变量,称为随机项。随机项μi满足如下基本假定:①每个μi均为独立同分布,服从正态分布的随机变量,且;②每个随机相Ri均互不相关,即;③随机项Ri与自变量的任一观察值xi不相关,即:


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

A.I、Ⅱ、Ⅲ
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.

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