已知含有截距項(xiàng)的三元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為
，估計(jì)用樣本容量為24，則隨機(jī)誤差項(xiàng)
的方差估計(jì)量為（）。
A.33.33
B.40
C.38.09
D.36.36
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A.n≥k+1
B.n≤k+1
C.n≥30
D.n≥3（k+1）
A.離差平方和
B.均值
C.概率
D.方差
下圖中“{”所指的距離是（）
A.隨機(jī)誤差項(xiàng)
B.殘差
C.的離差
D.的離差
A.解釋變量和被解釋變量都是隨機(jī)變量
B.解釋變量為非隨機(jī)變量，被解釋變量為隨機(jī)變量
C.解釋變量和被解釋變量都為非隨機(jī)變量
D.解釋變量為隨機(jī)變量，被解釋變量為非隨機(jī)變量
最新試題
在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中，對(duì)模型中的每一個(gè)隨機(jī)方程單獨(dú)使用普通最小二乘法得到的估計(jì)參數(shù)是（）
為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個(gè)定性變量有m類，則要引入m個(gè)虛擬變量。
在同一時(shí)間不同統(tǒng)計(jì)單位的相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)組合，是（）
如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是（）
隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。
總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時(shí)因變量的條件均值的軌跡。
擬合優(yōu)度R2的值越大，說明樣本回歸模型對(duì)總體回歸模型的代表性越強(qiáng)。
多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。
整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。
引入虛擬變量后，用普通最小二乘法得到的估計(jì)量仍是無(wú)偏的。