什么是总体回归函数和样本回归函数？它们之间的区别是什么？
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做显著性检验时，针对的是总体回归函数（PRF）的系数还是样本回归函数（SRF）的系数？为什么？
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什么是随机扰动项和剩余项（残差）？它们之间的区别是什么？ 总体回归函数中，被解释变量个别值Yi 与条件期望E(Y|Xi) 的偏差是随机扰动项ui 。样本回归函数中，被解释变量个别值Yi 与样本条件均值的偏差是残差项ei 。残差项ei 在概念上类似总体回归函数中的随机扰动项ui ，可视为对随机扰动项ui 的估计。 总体回归函数中的随机误差项是不可以直接观测的；而样本回归函数中的残差项是只要估计出样本回归的参数就可以计算的数值。
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若要将一个被解释变量对两个解释变量作线性回归分析： 1）写出总体回归函数和样本回归函数； 2）写出回归模型的矩阵表示； 3）说明对此模型的古典假定； 4）写出回归系数及随机扰动项方差的最小二乘估计式，并说明参数估计式的性质。
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在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？
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总体回归函数和样本回归函数之间有哪些区别与联系？
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总体回归函数（PRF）与样本回归函数（SRF）有何区别？
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使用30年的年度数据样本，得到某地区生产函数模型回归结果如下： 其中，Y=地区生产总值（亿元），L=劳动投入（亿元），K=资本存量（亿元）。（计算结果保留三位小数）。 检验回归模型的整体显著性；
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使用30年的年度数据样本，得到某地区生产函数模型回归结果如下： 其中，Y=地区生产总值（亿元），L=劳动投入（亿元），K=资本存量（亿元）。（计算结果保留三位小数）。
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