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...
多元线性回归模型的假设：第一 ：Y与解释变量X之间的关系是线性的;第二，解释变量 Xi之间互不相关，即不存在多重共线性;第三，误差项ε的期望值为零，即 E( ε) = 0;第四，对不同的观察值， ε的方差不变，即不存在异方差;第五，误差项ε 满足正态分布。【章节】第一章第三节模型的假定 ...
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...
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。②正态性假设：指回归分析...
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；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、随机误差项服从正态分布。
【答案】：A、B、D 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；④不同的自变量所产生的误差之间应该；⑤误差应具有等分散性的特点。
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：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
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