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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( )。

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定性分析  频数和频率分析  回归分析  集中量数分析  空间模型分析  
回归模型的设定必须满足一定的假定条件  在回归模型满足经典假设时,用最小二乘法得到的结果是无偏且有效的  应该用回归模型,可以进行预测  如果所得到的回归模型存在多重共线性等问题时,不可以用该模型进行预测。  
βx反映了由于x的变化而引起的y的线性变化  ε反映了除x和y之间的线性关系之外的随机因素对y的影响  在一元回归模型中把除x之外的影响y的因素都归入ε中  ε可以由x和y之间的线性关系所解释的变异性  
频率分析  差异检验  数据排列  回归分析  
判别分析是判别样本所属类型的一种多元统计方法,在生产、科研与日常生活中都经常用到  时间序列分析是依据某种准则对个体(样品或变量)进行分类的一种多元分类的一种多元统计分析方法  用来描述两个变量相互之间变化方向及密切程度的数字特征量称为相关系数  回归分析包括一元线性回归方程、二元线性回归方程、多元线性回归方程  
年度序列趋势分析方法  季度序列分析方法  月度序列分析方法  运用统计学回归分析从经济到税收的方法  
回归统计  方差分析  参数估计  残差分析  
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结构分析、趋势分析、数学分析  因果分析、比较分析、层次分折  回归分析、统计分析、层次分析  定性分析、定量分析、空间模型分析  
回归模型因变量y与自变量x之间具有线性关系。  在重复抽样中,自变量x的取值是固定的,即假定x是非随机的。  误差项ε的方差为零。  误差项ε是独立随机变量且服从正态分布,即,ε~N(0,σ)。  
定性分析  频数和频率分析  回归分析  集中量数分析  空间模型分析  
线性回归分析  数理统计分析  时间数列分析  相关分析  

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