一元回归模型的基本假设
@伯软1697：一元线性回归模型有哪些经典假定? -
巩便17226406276…… 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 的均值为零. 4、误差项 的方差为常数. 5、误差项 是独立随机变量且服从正态分布
@伯软1697：一元线性回归模型中有哪些基本假定 -
巩便17226406276…… 因变量正态分布 同方差 独立
@伯软1697：假设模型 - 一元线性回归模型的基本假设有哪些?会导致什么结果?一元线性回归模
巩便17226406276…… 对于一元线性回归模型我们通常有三条基本的假定: (1)误差项ε是一个期望值为零的随机变量,即E(ε)=0.这意味着在式y=β0+β1+ε中,由于β0和β1都是常数,所以有E(β0)=β0,E(β1)=β1.因此对于一个给定的x值,y的期望值为E(y)=β0+β1x. (2)对于所有的x值,ε的方差盯σ2都相同. (3)误差项ε是一个服从正态分布的随机变量,且相互独立.即ε~N(0,σ2).独立性意味着对于一个特定的x值,它所对应的y值与其他2所对应的y值也不相关.
@伯软1697：22、一元线性回归模型的经典假设包括 - 上学吧普法考试
巩便17226406276…… Assume you have the following regressionmatrix model: Y = X*b + e There are4 implicit assumptions: H1 (Full rank) Regressors are independent and X'X is invertible H2 (Independt variables) E[e|X] = 0 : regressors and perturbations are ...
@伯软1697：一元线性回归方程也要符合正态吗 -
巩便17226406276…… 一元线性回归模型基本的假定条件:(1)误差项ε是一个期望值为零的随机变量,即E(ε)=0.这意味着在式y=β0+β1+ε中,由于β0和β1都是常数,所以有E(β0)=β0,E(β1)=β1.因此对于一个给定的x值,y的期望值为E(y)=β0+β1x.(2)对于所有的x值,ε的方差盯σ2都相同.(3)误差项ε是一个服从正态分布的随机变量,且相互独立.即ε~N(0,σ2).独立性意味着对于一个特定的x值,它所对应的y值与其他2所对应的y值也不相关.理论模型y=a+bx+εX是解释变量,又称为自变量,它是确定性变量,是可以控制的.是已知的.Y是被解释变量,又称因变量,它是一个随机性变量.是已知的.A,b是待定的参数.是未知的.
巩便17226406276…… 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 的均值为零. 4、误差项 的方差为常数. 5、误差项 是独立随机变量且服从正态分布
@伯软1697：一元线性回归模型中有哪些基本假定 -
巩便17226406276…… 因变量正态分布 同方差 独立
@伯软1697：假设模型 - 一元线性回归模型的基本假设有哪些?会导致什么结果?一元线性回归模
巩便17226406276…… 对于一元线性回归模型我们通常有三条基本的假定: (1)误差项ε是一个期望值为零的随机变量,即E(ε)=0.这意味着在式y=β0+β1+ε中,由于β0和β1都是常数,所以有E(β0)=β0,E(β1)=β1.因此对于一个给定的x值,y的期望值为E(y)=β0+β1x. (2)对于所有的x值,ε的方差盯σ2都相同. (3)误差项ε是一个服从正态分布的随机变量,且相互独立.即ε~N(0,σ2).独立性意味着对于一个特定的x值,它所对应的y值与其他2所对应的y值也不相关.
@伯软1697：22、一元线性回归模型的经典假设包括 - 上学吧普法考试
巩便17226406276…… Assume you have the following regressionmatrix model: Y = X*b + e There are4 implicit assumptions: H1 (Full rank) Regressors are independent and X'X is invertible H2 (Independt variables) E[e|X] = 0 : regressors and perturbations are ...
@伯软1697：一元线性回归方程也要符合正态吗 -
巩便17226406276…… 一元线性回归模型基本的假定条件:(1)误差项ε是一个期望值为零的随机变量,即E(ε)=0.这意味着在式y=β0+β1+ε中,由于β0和β1都是常数,所以有E(β0)=β0,E(β1)=β1.因此对于一个给定的x值,y的期望值为E(y)=β0+β1x.(2)对于所有的x值,ε的方差盯σ2都相同.(3)误差项ε是一个服从正态分布的随机变量,且相互独立.即ε~N(0,σ2).独立性意味着对于一个特定的x值,它所对应的y值与其他2所对应的y值也不相关.理论模型y=a+bx+εX是解释变量,又称为自变量,它是确定性变量,是可以控制的.是已知的.Y是被解释变量,又称因变量,它是一个随机性变量.是已知的.A,b是待定的参数.是未知的.
