一元线性回归模型Y_i=β₀+β₁X_i+μ_i的基本假定包括（）。

一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的最小二乘回归结果显示，残差平方和RSS=40.32，样本容量n=25，则回归模型的标准差σ为（）。

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假设回归模型Yi=β0+β1Xi+μi，其中Xi为随机变量，Xi与μi相关，则β的普通最小二乘估计量（）。

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在回归模型Yi=β0+β1Xi+μi中，若用不为零的常数δ去乘每一个X值，会不会改变Y的拟合值及残差？为什么？

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在回归模型Yi=β0+β1Xi+β2Di+μi中，如果虚拟变量Di的取值为0或2，而非通常情况下的0或1，那么，参数β0、β1、β2的估计值将减半。

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在回归模型Yi=β0+β1Xi+β2Di+μi中，如果虚拟变量Di的取值为0或2，而非通常情况下的0或1，那么参数β2的估计值将减半，对应的t值也减半。

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对于模型Yi=β0+β1Xi+μi，为了考虑“地区”因素（北方、南方），引入2个虚拟变量形成截距变动模型，则会产生（）。

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假设某需求函数为Yi=β0+β1Xi+μi，为了考虑“季节”因素（春、夏、秋、冬四个不同的状态），引入4个虚拟变量形成截距变动模型，则模型的（）。

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模型Yi=β0+β1Xi+β2Di+μi中，如果虚拟变量Di的取值为0或2，而非通常情况下的0或1，那么，参数β2的估计值将减半。

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线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的0均值假设可以表示为

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