对数线性模型的优点有哪些？
第1题：
用OLS建立多元线性回归模型，有哪些基本假设？
1、回归模型是线性的，模型设定无误且含有误差项
2、误差项总体均值为零
3、所有解释变量与误差项都不相关
4、误差项互不相关（不存在序列相关性）
5、误差项具有同方差
6、任何一个解释变量都不是其他解释变量的完全线性函数
7、误差项服从正态分布。
第2题：
对数线性模型的优点有哪些？
对数线性模型的优点为
（1）对数线性模型中斜率系数度量了一个变量（Y）对另一个变量（X）的弹性。
（2）斜率系数与变量X，Y的测量单位无关，其结果值与X，Y的测量单位无关。
（3）当Y＞0时，使用对数形式LnY比使用水平值Y作为被解释变量的模型更接近经典线性模型。大于零的变量，其条件分布常常是有异方差性或偏态性；取对数后，虽然不能消除这两方面的问题，但可大大弱化这两方面的问题。
（4）取对数后会缩小变量的取值范围。使得估计值对被解释变量或解释变量的异常值不会很敏感。
略
第3题：
A.整数模型
B.指数模型
C.线性模型
D.对数模型
第4题：
将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有（）
第5题：
图形形状比较相似的曲线模型有（）。
第6题：
第7题：
当一个因变量和自变量之间的关系呈曲线时，常用的拟合模型有（）。
第8题：
A、线性-线性表示法
B、半对数表示法
C、对数-对数表示法
D、指数-线性表示法
第9题：
可以线性化的曲线模型有（）。
第10题：
多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？