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Y_i 与条件期望E(Y|X_i) 的偏差是随机扰动项u_i 。样本回归函数中，被解释变量个别值Y_i 与样本条件均值的偏差是残差项e_i 。残差项e_i 在概念上类似总体回归函数中的随机扰动项u_i ，可视为对随机扰动项u_i 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。

随机误差项iu和残差项ie是一回事。

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随机误差项μi和残差项ei是一回事。

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检验一阶自回归模型随机扰动项是否存在自相关，为什么用德宾h-检验而不用DW检验？

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多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的。

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已知五元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2t=800，样本容量为46，则随机误差项ut的方差估计量为（）

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已知三元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800，估计用样本容量为n=24，则随机误差项μt的方差的OLS估计为（）。

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已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为24，则随机误差项的方差估计量为（）。

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已知二元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800，估计用样本容量为n=23，则随机误差项μt的方差的OLS估计值为（）。

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一个研究对某地区大学生就业的影响的简单模型可描述如下 令MIN为该国的最低限度工资，它与随机扰动项相关吗？

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