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多元线性回归模型的基本假定
多元线性回归模型的基本假定
有( )。
答:
多元线性回归模型满足如下基本假定:(1)零均值假定 (2)同方差与无自相关假定 (3)无多重共线性假定,即解释变量之间不存在线性关系
。(4)随机扰动项与解释变量互不相关 (5)正态性假定,随机扰动项μi服从正态分布,即μi~N(0,σ2)。故C项说法错误。考点:多元线性回归模型的基本假定 ...
简述
多元线性回归模型的基本假定
及四个关系式拜托了各位 谢谢
答:
简单线性回归模型的基本假定:
①零均值假定;②同方差假定;③无自相关假定;④随机扰动项与解释变量不相关假定;⑤正态性假定
。多元线性回归模型的基本假定:1、零均值假定;②同方差和无自相关假定;③随机扰动项与解释变量不相关假定;④无多重共线性假定;⑤正态性假定 ...
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...
多元线性回归模型
有哪些
基本假定
?
答:
古典线性回归模型假定: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0,方差为西塔...
多元线性回归的
前提是什么?
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
中对随机扰动项有哪些
基本假定
答:
多元线性回归模型中对随机扰动项u的假定:零 均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机 扰动与解释变量不相关假定、
正态性假定
、无 多重共线性假定。多元线性回归模型中对随机扰动项u的假定,除了其他基本假定以外,还要求满足无多重共线性假定。
简单线性回归模型与
多元线性回归模型
古典
假定
的异同点
答:
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。2、相同点 基本假定包括
(1)零均值假定
;(2)同方差假定;(3)...
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
一般形式为 Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi i=1,2,…,n 其中 k为解释变量的数目,βj(j=1,2,…,k)称为回归系数(regression coefficient).上式也被称为总体回归函数的随机表达式.它的非随机表达式为 E(Y∣X1i,X2i,…Xki,)=β0+β1X1i+β2X2i+…+...
一个好的
多元线性回归模型
中变量间的状态是什么
答:
一个好的
多元线性回归模型
中变量间的状态是什么:独立关系,即解释变量之间不存在线性关系,同时解释变量与因变量之间存在线性关系
简单线性回归与
多元线性回归的基本假定
是相同的为什么不对
答:
简单线性回归与多元线性回归
的基本假定
是不同的。在
多元线性回归模型
里除了对随机误差项提出假设外,还对讲解变量之间提罴出无多重共
线性的
假设。
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