对于一元线性回归模型 [图] 已知数据[图]不全相等,观...

对于一元线性回归模型已知数据不全相等,观测数据相互独立,记则未知参数的最小二乘估计是函数的最小值点,即

对于一元线性回归模型已知数据不全相等,观测数据相互独立,记为未知参数的最小二乘估计,为残差平方和.则下列结论不正确的是

A、

B、

C、

D、

按照最小二乘法拟合一元线性回归模型，已知,，则下列计算结果正确的有（ ）

A、回归系数b=0.5

B、判定系数

C、回归估计标准误

D、常数项a=20

在一元线性回归模型中，对于模型中的，以下描述正确的有：

A、是随机误差项，一般来说，它是一个服从均值为0的正态分布的随机变量，这是常称作白噪声

B、regress命令中第五个输出项stats中给出了残差项的方差的估计

C、是随机误差项，有时它也可能是一个服从均值为0的非正态分布的随机变量，这是常称作有色噪声

D、作为随机误差一般是在数据进行采样检测过程中，由许多人为无法控制因素造成的，是客观存在的

一元线性回归模型，则下面不正确的为

A、

B、

C、

D、

一元线性回归模型的经典假设包括

A、

B、

C、

D、

E、

考虑一元线性回归模型，设观测数据的数目为, 误差平方和为, 则误差项的方差的无偏估计为

A、

B、

C、

D、

对一元线性回归模型,现有组独立观测值。残差平方和记为，则等于

A、

B、

C、

D、

对一元线性回归模型,现有组独立观测值。则的最小二乘估计为

A、

B、

C、

D、

在一元线性回归模型中, 如果采用方差分析检验假设，当时，说明回归效果不显著。