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（）。
求得两变量x和y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验的目的是（）
一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。（）
多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
在一元线性回归模型的假设中，自变量X间要互不相关。（）
求得两变量X和Y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验的目的是（）
求得两变量X和Y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验的目的是()
简单线性回归模型只有几个变量？（）
假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备（）。
为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（）。
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）。
多元线性回归模型中的回归系数为偏回归系数，它反映了当模型中的其它变量不变时，某个解释变量对因变量均值的影响。（2.0分）
在一元线性回归模型中，解释变量是随机变量。
若变量X和Y之间具有线性相关关系，就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。（ ）
如果在一个高度非线性并且复杂的一些变量中“一个树模型可比一般的回归模型效果更好”。（)
在基本假设下，确定性解释变量线性回归模型参数的OLS估计具有性质（）
逐步回归。为决定一个回归模型的“最优"解释变量集，研究者常用逐步回归的方法。在此方法中，既可采取每次引进一个x变虽逐步向前回归(stepwise forwardreg ression)的程序，也可先把所有可能的x变量都放在一个多元回归中，然后逐一地把它们剔除逐步向后回归(stepwise backwardreg ression)。加进或剔除一个变量，通常是根据F检验看它对ESS的贡献而作出决定的。根据你现在对多重共线性的认识，你赞成某种逐步程序吗？为什么？
【多选题】一元线性回归模型对回归系数显著性进行t检验，若原假设成立则 。
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
假设存在二元线性回归模型，被解释变量是y，解释变量是x和z，写出进行异方差性white检验的全过程？
在经典线性模型假定MLR.1~MLR.6下，考虑含有三个自变量的多元回归模型：
10、多元线性回归的模型假设中，要求各自变量
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
1、多元线性回归模型和一元线性回归模型相比，显著不同的基本假设是？
