对于线性回归,我们应该有以下哪些假设?:( )A.找到利群点很重要,因为线性回归对利群点很敏感B.线性回归要求所有变量必须符合正态分布C.线性回归假设数据没有多重线性相关性
题目
对于线性回归,我们应该有以下哪些假设?:( )
A.找到利群点很重要,因为线性回归对利群点很敏感
B.线性回归要求所有变量必须符合正态分布
C.线性回归假设数据没有多重线性相关性
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第1题：
多元线性回归模型有哪些基本假定？为什么要求多元线性回归模型满足一些基本假设？当这些假定不满足时对回归模型有何影响？
1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；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独立；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。 -
第2题：
2、一元线性回归模型的基本假设有哪些？
一般地，在作一元线性回归分析过程中，回归分析是建立一系列假设基础上的，这些假设为： （1）回归模型因变量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值是固定的。即假定x是非随机的。 （3）误差项ε的均值为零。 -
第3题：
对于线性回归，我们应该有以下哪些假设？ （1）找到离群点很重要, 因为线性回归对离群点很敏感 （2）线性回归要求所有变量必须符合正态分布 （3）线性回归假设数据没有多重线性相关性
A．1 和 2
B．2 和 3
C．1,2 和 3
D．都不是
（1）作简单线性回归分析要有实际意义，不要把豪无关联的两种现象强加在一起作回归分析。在理论上，任何成对的两组数据都可以获得一个唯一的线性回归方程，并有可能作回归系数的假设检验有统计学意义。 （2）在作线性回归分析前，一定要绘制散点图，观察全部数据点的分布趋势，只有存在线性趋势时，才可以进行线性回归分析。 （3）线性回归方程的适用范围一般以自变量的取值范围为限，若无充分理由证明超过自变量取值范围仍是直线，应该避免外延。 （4）作线性回归分析有统计学意义不等于有实际意义，考察线性回归方程的实际效果用决定系数R2的大小，而不是线性回归分析的假设检验的概率P值。 -
第4题：
一元线性回归模型的基本假设有哪些？
一般地，在作一元线性回归分析过程中，回归分析是建立一系列假设基础上的，这些假设为： （1）回归模型因变量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值是固定的。即假定x是非随机的。 （3）误差项ε的均值为零。 -
第5题：
2、（判断题）对于那些不可以线性化的非线性回归模型，我们依旧可以用线性回归模型的统计推断理论和方法进行统计推断。
A．Y.是
B．N.否
ACD