在一元线性回归模型中，要求满足古典假定，下面哪些描述属于古典假定？

A.期望值为0

B.方差都相等

C.服从正态分布

D.固定不变

A.只涉及一个自变量的回归模型称为一元线性回归模型

B.因变量Y是自变量X的线性函数加上误差项

C.β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量y的线性变化

D.误差项是个随机变量，表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响，能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性

A.一元线性回归

B.多个因变量与多个自变量的回归

C.分段回归

D.多元线性回归

A.估计值Y在回归直线上的截距

B.回归直线的斜率

C.误差即实际值和估计值之间的差额

D.因变量

A.是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型；

B.x为因变量，y为自变量；

C.可以用最小二乘法求得一元线性回归方程中的未知变量；

D.回归系数表示自变量每变动一个单位时，因变量的平均变化量；

E.根据给定自变量的值可以估计因变量的估计值。

A.Y=

B.Y=

C.Y=

D.Y=

A.β0

B.β1

C.ε

D.x

E.y

B．在进行趋势拟合时，假定序列中不存在周期项，即xt等于趋势值Tt加上残差项Rt

C．在进行趋势拟合时，我们希望误差项是一个白噪声序列，也就是不含什么信息的序列，从统计学的角度看，就是这个序列的均值为零，或者接近于零，它的方差为一个常数

D．趋势项序列Tt可能是线性特征的或者呈非线性特征，因此，趋势拟合法又有线性拟合和非线性拟合之分，对应假设Tt为关于t的线性函数和非线性函数形式

E．在趋势拟合中的t表示时序，可以从零开始取值，也可以从1开始取值。尽管在一些模型中，比如线性模型可以直接用年份为自变量，也可以用时序为自变量，但是在另一些模型中如指数模型、Logistic模型则不宜直接用年份为自变量

A.y=0.04+5.12x，r=0.88A

B.y=-0.04+5.12x，r=0.88

C.y=0.04-5.12x，r=-0.88

D.y=-0.04-5.12x，r=0.88

A.随机误差项服从正态分布

B.随机误差项异方差

C.随机误差项零均值

D.自变量彼此间无多重共线性