序列相关量指回归模型的随机误差项之间存在某种相关性。（）

如果线性回归模型中随机误差项的方差不是（），则称随机误差项具有异方差性。 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 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 ?模型yt=β0+β1xt+ut的随机误差项自相关系数为-2.21，说明该模型存在随机误差项自相关问题。 模型yt=β0+β1xt+ut的随机误差项自相关系数为-2.21，说明该模型存在随机误差项自相关问题（） 如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。 如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。   如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。 多重共线性的含义是指: 解释变量与随机误差项相关|解释变量与随机误差项高度相关|解释变量之间低度相关|解释变量之间高度相关 D-W检验中的D-W值在0到4之间，数值越小说明模型随机误差项的自相关程度越小，数值越大说明模型随机误差项的自相关程度越大（） D-W检验中的D-W值在0到4之间，数值越小说明模型随机误差项的自相关程度越小，数值越大说明模型随机误差项的自相关程度越大。（ ） 若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。 若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用 [ ] 回归模型中随机误差项产生的原因是什么？ 当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（） 在线性回归模型中，假定随机误差ε（）。 中国大学MOOC: 多元线性回归模型的基本假设要求每一个解释变量都与随机误差项不相关 回归模型中的随机误差项主要包括哪些因素的影响？ 中国大学MOOC: 若德宾-沃森d检验未发现序列相关性，回归模型一定不存在序列相关性问题。 一元线性回归模型中随机误差项ε的期望值为（）