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线性回归分析假设
线性回归分析
的基本
假设
有哪些?
答:
线性回归分析
的基本
假设
有:(1)自变量与因变量之间存在线性关系。(2)当自变量是确定值的时候,因变量是随机值,但服从正态分布。(3)自变量没有测量误差。
线性回归
的基本
假设
包括()
答:
【答案】:A、B、C、D 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。...
线性回归
方程的基本
假设
有哪些?
答:
1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量;2、对于解释变量的所有观测值,随机误差项有相同的方差;3、随机误差项彼此不相关;4、解释变量是确定性变量,不是随机变量,与随机误差项彼此之间相互独立;5、解释变量之间不存在精确的(完全的)
线性
关系,即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵;6...
线性回归分析
的前提
假设
有
答:
线性回归分析
的箭提
假设
包括:①自变量与因变量在总体上具有线性关系;②回归分析中的因变量服从正态分布;③某一个自变量值对应的一组因变量值与另一个自变量值对应的因变量值之间没有关系,彼此独立;④不同的自变量所产生的误差之间应该独立;⑤误差应具有等分散性的特点。
多元
线性回归
的基本
假设
答:
多元
线性回归
的基本
假设
如下:1、零均值假定:假设随机扰动项的期望或均值为零。2、同方差和无自相关假定:假设随机扰动项互不相关且方差相同。3、随机扰动项与解释变量不相关假定:假设随机扰动项与自变量的协方差为0。4、无多重共线性假定:假设各解释变量之间不存在线性相关关系。5、正态性假定:假设...
多元
线性回归
模型有哪些假定?
答:
多元
线性回归分析
的基本假定包括:1、零均值假定:
假设
随机扰动项的期望或均值为零。2、同方差和无自相关假定:假设随机扰动项互不相关且方差相同。3、随机扰动项与解释变量不相关假定:假设随机扰动项与自变量的协方差为0。4、无多重共线性:假设各解释变量之间不存在线性相关关系。5、正态性假定:假设...
古典
线性回归
模型
假设
有哪些?
答:
古典
线性回归
模型
假设
是如下:1、零均值假定。即在给定xt的条件下,随机误差项的数学期望(均值)为0,即E(ut)=0。2、同方差假定。误差项ut的方差与t无关,为一个常数。3、无自相关假定。即不同的误差项相互独立。4、解释变量与随机误差项不相关假定。5、正态性假定,即假定误差项ut服从均值为...
线性回归
模型公式
答:
1、
线性回归
模型
假设
:因变量Y和自变量X之间的关系是线性的。这意味着b0和b1只有一阶,并且均不与另一个回归参数相乘或相除(如公式中不存在b0/b1)。但是自变量X可以不止取一阶。2、自变量X不是随机的。3、残差的期望值为0:E(ε) = 0。4、残差的方差对于所有观察都是相同的。5、残差ε与观测...
多元
线性回归
模型的基本
假设
有哪些
答:
多元
线性回归
模型的基本
假设
如下:1、随机误差项ε i 具有零均值和同方差,即:E(ε i )=0,D(ε i )=σ 2 。2、随机误差项在不同样本点之间是相互独立的,不存在序列关系,即: Cov(ε i ,ε j )=0,(i≠j)。3、随机误差项ε i 应服从正态分布,即:ε i ~N(0,σ ...
多元
线性回归
模型的基本
假设
答:
多元
线性回归
模型的基本
假设
如下:多元线性回归模型是一种用于预测或解释多个解释变量和一个响应变量之间关系的统计工具。为了使这个模型有效和可靠,它基于以下基本假设:线性关系:这个假设表明解释变量和响应变量之间的关系是线性的。也就是说,解释变量的增加或减少会导致响应变量的增加或减少,且这种关系...
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