A模型
=β0+β1X1i+β2X2i+μi的最小二乘回归结果显示，样本可决系数R2为0.92，样本容量为30，总离差平方和为500，则估计的标准误差为（）。
A . 1.217
B . 1.482
C . 4.152
D . 5.214
参考答案与解析：
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设一元线性回归模型为_(i)=(beta )_(0)+(beta )_(1)(x)_(i)+(z)_(i)sim N(0,(sigma )^2),_(i)=(beta )_(0)+(beta )_(1
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62.(多选题)对于分段线性回归模型Y_(i)=beta_(0)+beta_(1)X_(i)+beta_(2)(X_(i)-X^*)D_(i)+u_(i)，其中（）
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对于线性回归模型 Y_i = beta_0 + beta_1 X_i + mu_i ，在取得 a = 0.05时，如果已经检验得不拒绝 H_0: beta_1 = 0，则必然有（）
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13.设 _(i)=(beta )_(0)+(beta )_(1)(x)_(i)+(e)_(i) =1, 2,···,n,试求β0和β1的最小二乘估计和σ^2的无偏估计;并证明-|||-β0与β1不相
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在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为( )A._(1)=(P)_(0)+(beta )_(1)(X)_(i)+(u)_(1)B._(1)=(P)_(0)+(beta )_(1)(X)_(i
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记样本多元回归模型为Y_i=beta_0+beta_1X_(i1)+...+beta_2X_(ik)+e_i或Y=Xbeta+e,试证明OLS估计具有如下数值性质:(1) 估计的Y的均值等于实测的Y的
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设 OLS 法得到的样本回归直线为 Y_i = hat(beta)_1 + hat(beta)_2 X_i + e_i，以下说法正确的是
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设 OLS 法得到的样本回归直线为 Y_i = hat(beta)_1 + hat(beta)_2 X_i + e_i，以下说法正确的是A. $\sum e_i
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2.6 证明式(2.42)var(hat(beta)_(0))=[(1)/(n)+((overline(x))^2)/(sum(x_(i)-overline{x))^2}]sigma^2成立。
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] dfrac (235)(5) _(i)=1.07-dfrac (0.282)({a)_(3)} (beta )_(1)=1.75 . _(2)=0-|||-_(x)=1.05 _(1)=1.20-
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,n, 则 ((y)_(1))=-|||-A.β0 B.β1x C. beta in (beta )_(1)(x)_(1) D. (beta )_(9)+(beta )_(1)(x)_(1)+(e)_
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,n, 则 ((y)_(1))=-|||-A.β0 B.β1x C. beta in (beta )_(1)(x)_(1) D. (beta )_(9)+(be
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