如果线性回归模型中随机误差项的方差不是（），则称随机误差项具有异方差性。
相似题目
-
按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（）。
-
线性回归模式的假设之一是，误差项ei是（）随机变量，其均值为零，均方差为一常数。
-
如果模型中出现随机解释变量并且与随机误差项相关时，最常用的估计方法是（）。
-
一元线性回归模型中，随机误差项ε需满足（）。
-
在线性回归模型中，随机误差μ被假定服从（）
-
回归模型中随机误差项产生的原因是什么？
-
在线性回归模型中，假定随机误差ε（）。
-
在一元线性回归分析中，通常假定随机误差项e满足（）。
-
若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。
-
完全随机设计方差分析中的组间均方是以下哪项的统计量（）。
-
已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为，则随机误差项的方差估计量为（）。
-
在一元线性回归模型中，解释变量是随机变量。
-
古典假定中,随机扰动项的方差于常数的假定不满足,而其余四个古典假定均满足,则称出现了 。
-
在一元线性回归模型y=β0+β1x+ε中，下列说法正确的是（）。A．β0+β1x反映了由于x的变化而引起的Y的线性变化B．ε反映了除x和y之间的线性关系之外的随机因素对Y的影响C．在一元回归模型中把除x之外的影响Y的因素都归人中D．ε可以由x和Y之间的线性关系所解释的变异性
-
在随机效应模型中，定义复合误差为，其中a<sub>it</sub>与u<sub>it</sub>无关，而且u<sub>it</sub>有常方差并且是序列无
-
在回归模型中，随机误差项不具有相同的方差，则称随机误差的方差为异方差。（)
-
简答题：多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 请在下列选项中选出5个可以用来回答这一问题的选项，给出选项序号即可。【注意：最多选5个选项，多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的，每选对1个得1分；给出的选项序号超过5个的，在每选对1个得1分的基础上，每超1个倒扣1分。例如：甲同学选了4个选项，其中4个对的，得4*1=4分。乙同学选了5个选项，其中4个对的，得4*1=4分。丙同学选了8个选项，其中4个对的，则得4*1-（8-5）*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布，后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数，后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数，一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测，后者主要用于结构分析 J.多元线性
-
随机扰动项存在异方差性时，应该使用加权最小二乘法估计回归模型中的参数。
-
解释概念a.总体回归函数（PRF)b.样本回归函数（SRF)c.随机总体回归函数d.线性回归模型e.随机误差项（u<sub>i</sub>)f.残差项（e<sub>i</sub>)g.条件期望h.非条件期望i.回归系数或回归参数j.回归系数的估计量
-
若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立，则称模型存在为异方差现象（）
-
由Y0^=X0β^可以得到被解释变量的估计值，由于模型中参数估计量的不确定性及随机误差项的影响，可知Y0^是（)。
-
1、如果随机误差项存在异方差，则回归模型参数的普通最小二乘估计量
-
6、下列对一元线性回归模型随机解释变量影响的说法正确的是