满足基本假设条件下，随机误差项μ_i服从正态分布，但被解释变量Y不一定服从正态分布。

满足基本假设情况下，应用OLS法估计模型，回归平方和与随机误差项的方差之比ESS/σ2服从（）。

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随机误差项μi和残差项ei是一回事。

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对于，如果原模型满足线性模型的基本假设则在零假设下，统计量（其中是的标准误差）服从（）。

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满足基本假设条件下，一元线性回归模型的被解释变量及参数β0、β1的普通最小二乘估计量都服从正态分布。

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已知回归模型E=α+βN+μ，式中E为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N为所受教育水平（年）。随机扰动项的分布未知，其他所有假设都满足。

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已知回归模型E=α+βN+μ，式中E为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N为所受教育水平（年）。随机扰动项的分布未知，其他所有假设都满足。

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已知回归模型E=α+βN+μ，式中E为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N为所受教育水平（年）。随机扰动项的分布未知，其他所有假设都满足。

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已知回归模型E=α+βN+μ，式中E为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N为所受教育水平（年）。随机扰动项的分布未知，其他所有假设都满足。

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已知回归模型E=α+βN+μ，式中E为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N为所受教育水平（年）。随机扰动项的分布未知，其他所有假设都满足。

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