问答题多元线性回归模型中有哪些基本的假定？
题目
问答题
多元线性回归模型中有哪些基本的假定？
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第1题：
经典线性回归模型的假定有哪些？
正确答案: 经典线性回归模型的假定有以下五点：
①是一个随机变量；
②的均值为零，即；
③在每一个时期中，的方差为常量，即；
④各个相互独立；
⑤与自变量无关； -
第2题：
多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？
正确答案:多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别表现在如下几个方面：一是解释变量的个数不同；二是模型的经典假设不同，多元线性回归模型比一元线性回归模型多了个“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定；三是多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。 -
第3题：
多元线性回归中的古典假定与简单线性回归时有什么不同？
正确答案:多元线性回归中的古典假定比简单线性回归时多出一个无多重共线性假定。假定各解释变量之间不存在线性关系，或各个解释变量观测值之间线性无关。解释变量观测值矩阵X 列满秩（ k列）。这是保证多元线性回归模型参数估计值有解的重要条件。 -
第4题：
古典线性回归模型具有哪些基本假定。
正确答案: 1解释变量与随机误差项不相关。
2随机误差项的期望或均值为零。
3随机误差项具有同方差，即每个随机误差项的方差为一个相等的常数。
4两个随机误差项之间不相关，即随机误差项无自相关。 -
第5题：
什么是多元线性回归预测？其模型的基本假设是什么？
正确答案: 多元线性回归预测，是指当两个或两个以上的自变量或因变量之间存在着线性相关关系，应用最小二乘法，建立多元线性回归方程，从两个或两个以上的自变量去预测因变量未来的数量表现的方法。多元线性回归模型必须符合以下假定：
（1）X1，X2，L，Xk，与随机扰动项不相关。
（2）随机误差项的数学期望为零。
（3）随机误差项同方差。
（4）无自相关假定。
（5）解释变量之间不存在线性相关关系。
（6）为了假设检验，假定随机误差项μi服从均值为零了，方差为σ2的正态分布。 -
第6题：
多元线性回归模型分析一般会遇到哪些问题？
正确答案:多重共线性、自回归、异方差。 -
第7题：
问答题多元线性回归方程有哪些基本假定？在实际应用中，若这些假定并不满足，会造成怎样的不良后果？正确答案： 多元线性回归模型的基本假定有：零均值假定、随机项独立同方差假定、解释变量的非随机性假定、解释变量之间不存在线性相关关系假定、随机误差项μi服从均值为0方差为σ2的正态分布假定。在证明最小二乘估计量的无偏性中，利用了解释变量与随机误差项不相关的假定；在有效性的证明中，利用了随机项独立同方差假定。
若这些假定不满足，会遇到较多问题，主要有多重共线性问题以及自相关、异方差等问题。解析： 暂无解析 -
第8题：
问答题古典线性回归模型具有哪些基本假定。正确答案： 1解释变量与随机误差项不相关。
2随机误差项的期望或均值为零。
3随机误差项具有同方差，即每个随机误差项的方差为一个相等的常数。
4两个随机误差项之间不相关，即随机误差项无自相关。解析： 暂无解析 -
第9题：
问答题什么是多元线性回归预测？其模型的基本假设是什么？正确答案： 多元线性回归预测，是指当两个或两个以上的自变量或因变量之间存在着线性相关关系，应用最小二乘法，建立多元线性回归方程，从两个或两个以上的自变量去预测因变量未来的数量表现的方法。多元线性回归模型必须符合以下假定：
（1）X1，X2，L，Xk，与随机扰动项不相关。
（2）随机误差项的数学期望为零。
（3）随机误差项同方差。
（4）无自相关假定。
（5）解释变量之间不存在线性相关关系。
（6）为了假设检验，假定随机误差项μi服从均值为零了，方差为σ2的正态分布。解析： 暂无解析 -
第10题：
问答题多重线性回归模型的基本假定有哪些？如何判断资料是否满足这些假定？如果资料不满足假定条件，常用的处理方法有哪些？正确答案： 多重线性回归的前提条件是线性、独立性、正态性和等方差性，可以借助残差分析等方法判断资料是否满足条件。如果资料不满足前提条件，可以采用变量变换和非线性回归等方法处理。解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题如何使用多元线性回归模型进行预测？正确答案： 对于多元回归，可以利用给定的自变量，求出因变量均值的置信区间及个别值的预测区间，从而进行估计与预测。其原理和一元线性回归模型的预测一样。解析： 暂无解析 -
第12题：
单选题回归分析模型可以是（）A一元线性回归模型
B多元线性回归模型
C系统聚类分析
D一元回归模型，多元回归模型
正确答案： D解析： 暂无解析 -
第13题：
多元线性回归模型随机干扰项的假定有哪些？
正确答案: （1）随机误差项的条件期望值为零。
（2）随机误差项的条件方差相同。
（3）随机误差项之间无序列相关。
（4）自变量与随机误差项独立无关。
（5）随机误差项服从正态分布。
（6）各解释变量之间不存在显著的线性相关关系。 -
第14题：
模型y=x1+2x2+3x3是属于（）
- A、一元线性回归模型
- B、多元线性回归模型
- C、非线性回归模型
- D、多元非线性回归模型
正确答案:D -
第15题：
多元线性回归模型
正确答案: 在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量的影响的现象，表现为在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型成为多元线性回归模型，多元指多个变量。 -
第16题：
多重线性回归模型的基本假定有哪些？如何判断资料是否满足这些假定？如果资料不满足假定条件，常用的处理方法有哪些？
正确答案:多重线性回归的前提条件是线性、独立性、正态性和等方差性，可以借助残差分析等方法判断资料是否满足条件。如果资料不满足前提条件，可以采用变量变换和非线性回归等方法处理。 -
第17题：
回归分析模型可以是（）
- A、一元线性回归模型
- B、多元线性回归模型
- C、系统聚类分析
- D、一元回归模型，多元回归模型
正确答案:D -
第18题：
在人力资源预测中，最常用的模型是（）
- A、线性回归预测模型
- B、时间序列预测模型
- C、一元线性回归预测模型
- D、多元线性回归模型
正确答案:A -
第19题：
问答题经典线性回归模型的假定有哪些？正确答案： 经典线性回归模型的假定有以下五点：
①是一个随机变量；
②的均值为零，即；
③在每一个时期中，的方差为常量，即；
④各个相互独立；
⑤与自变量无关；解析： 暂无解析 -
第20题：
问答题古典线性回归模型的基本假定是什么？正确答案： 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tE（u）=0。
②同方差假定。误差项tu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tu服从均值为0，方差为2的正态分布。解析： 暂无解析 -
第21题：
问答题一元线性回归模型中有哪些基本的假定？正确答案：
一元线性回归模型中基本的假定:
(1)因变量y与自变量x之间具有线性关系。
(2)在重复抽样中,自变量x的取值是固定的,即假定x是非随机的。
(3)误差项ε是一个期望值为0的随机变量,即E(ε)=0。
(4)对于所有的x值,ε的方差σ2都相同。
(5)误差项ε是一个服从正态分布的随机变量,且独立,即ε~N(0,σ2)。解析： 暂无解析 -
第22题：
单选题模型y=x1+2x2+3x3是属于（）A一元线性回归模型
B多元线性回归模型
C非线性回归模型
D多元非线性回归模型
正确答案： B解析： 暂无解析 -
第23题：
问答题多元线性回归模型分析一般会遇到哪些问题？正确答案： 多重共线性、自回归、异方差。解析： 暂无解析