В многомерной регрессионной модели случайная составляющая (эпсилон) обычно предполагается, что имеет нормальное распределение. Это связано с тем, что нормальное распределение обладает рядом удобных свойств, которые делают его подходящим для анализа данных и построения моделей.

Давайте рассмотрим каждый из предложенных вариантов:

• Нормальный: Это правильный ответ. В многомерной регрессионной модели предполагается, что ошибка (эпсилон) распределена нормально. Это позволяет использовать методы максимального правдоподобия и делать выводы о параметрах модели.
• Распределение Пуассона: Это распределение используется для моделирования количества событий, происходящих в фиксированном интервале времени или пространства. Оно не подходит для случайной составляющей в регрессионной модели.
• Распределение Бернулли: Это распределение описывает случайные эксперименты с двумя возможными исходами (например, успех и неудача). Оно также не является подходящим для описания случайной составляющей в многомерной регрессионной модели.
• Равномерный: Равномерное распределение предполагает, что все значения имеют одинаковую вероятность. Это не соответствует предположениям о случайной составляющей в регрессионной модели.

Таким образом, правильный ответ - Нормальный.