线性回归模式的假设之一是，误差项ei是（）随机变量，其均值为零，均方差为一常数。

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含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型不含有不为零的截距项（） 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（） 均值是对于随机变量平均水平的度量 随机变量分为分为离散型随机变量和连续型随机变量（） 中国大学MOOC: 随机变量的数学期望也叫均值，就是随机变量取值的算术平均值. 下列随机变量中，不是离散型随机变量的是（）。 下列随机事件中，随机变量为连续型随机变量的是( ) 随机变量x服从均匀分布(-3，5)则随机变量X的均值和方差分别是（ ）。 随机变量的条件均值与非条件均值是一回事。 随机变量的条件均值与非条件均值是一回事。（ ） 已知随机变量 X 服从正态分布 X(μ，σ2)，假设随机变量 Y=2X-3，Y 服从的分布是（ ） 随机变量X服从均匀分布U（-1，3）。则随机变量x的均值和方差分别是（ ）。 随机变量x服从均匀分布U(-1，3)，则随机变量x的均值和方差分别是（ ）。 随机变量x服从均匀分布u（-1，3）。则随机变量x的均值和方差分别是（） 随机变量的数学期望表示对该随机变量进行无限多次测量所得结果的平均值。 随机变量的数学期望即为其算术平均值。 假设随机变量X服从指数分布，则随机变量Y＝min（X，2）的分布函数（　　）。 假设随机变量X服从指数分布,则随机变量Y=min{X,2}的分布函数 回归分析中解释变量为非随机变量,被解释变量为() 二项分布随机变量是n个独立同分布的两点分布随机变量之和.