在回归模型中，随机误差项反映了自变量对因变量的影响。

DW检验的假设条件有()。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ.随机扰动项满足i=ρi-1+ViⅢ.回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 在回归分析中，描述因变量如何依赖于自变量和误差项的方程称为（） 在多元线性回归模型中，因变量对可看作是各个自变量的线性函数（） 如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化，则线性回归模型存在随机误差项的自相关。 如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化，则线性回归模型存在随机误差项的自相关（） DW检验的假设条件有（　　）。Ⅰ．回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ．随机扰动项满足mi＝rmi－1＋niⅢ．回归模型含有不为零的截距项Ⅳ．回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 在多元线性回归模型中，若自变量xi对因变量y的影响不显著，那么它的回归系数βi的取值. DW检验的假设条件有（ ）。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ.随机扰动项，满足μi=ρμi-1+viⅢ.方回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 在回归分析中，自变量为()，因变量为()。 在线性回归方程中: 回归系数只能取正值|回归系数可以取正值，也可以取负值|必须确定自变量和因变量|要求两个变量都是随机变量|要求因变量是随机的，而自变量是给定的数值 回归分析预测是指在分析现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立数学模型，根据自变量的变化对因变量进行预测。 DW检验的假设条件有（）。<br/>Ⅰ．回归模型不含有滞后自变量作为解释变量<br/>Ⅱ．随机扰动项满足mi＝rmi－1＋ni<br/>Ⅲ．回归模型含有不为零的截距项<br/>Ⅳ．回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 DW检验的假设条件有（　　）。I回归模型不含有滞后自变量引作为解释变量Ⅱ随机扰动项满足μi=ρμi-1+υiⅢ回归模型含有不为零的截距项IV回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 回归分析中，自变量和因变量的性质是( ) 在回归分析中，要求自变量是________，因变量是________。 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（ ） Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系 Ⅱ.随机误差项服从正态分布 Ⅲ.各个随机误差项的方差相同 Ⅳ.各个随机误差项之间不相关 计算回归方程时，因变量是随机的，而自变量不是随机的，是给定的数值。 DＷ检验假设条件为解释变量Ｘ为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型含有不为零的截距项（） DW检验的假设条件有（）。<br/>I回归模型不含有滞后自变量引作为解释变量<br/>Ⅱ随机扰动项满足μi=ρμi-1+υi<br/>Ⅲ回归模型含有不为零的截距项<br/>IV回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 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（  ）。I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系Ⅱ 随机误差项服从正态分布Ⅲ 各个随机误差项的方差相同Ⅳ 各个随机误差项之间不相关