多元线性回归模型假设随机扰动项与解释变量()
举一反三
- 多元线性回归与简单线性回归相比()。 A: 简单线性回归将解释变量以外的因素全部纳入随机扰动项中 B: 多元线性回归可将多个因素纳入解释变量中,减少模型设定误差 C: 简单线性回归的系数解释与多元线性回归一致 D: 多元线性回归的系数是控制其它变量影响下的偏回归系数
- 外生解释变量是指回归模型中的解释变量与随机扰动项无关。
- 多元线性回归模型中对随机扰动项u的基本假定有哪些?
- 下列不属于线性回归模型经典假设的条件是() A: 解释变量是确定性变量，不是随机变量 B: 随机扰动项服从均值为0，方差恒定且协方差为0 C: 解释变量之间不存在多重共线性 D: 随机扰动项服从正态分布
- 多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别表现在( )。 A: 解释变量的个数不同 B: 模型的经典假设不同 C: 模型的经典假设相同 D: 多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。