什么是方差分析？对被解释变量的方差分析与对模型拟合优度的度量有什么联系和区别？
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简化式参数反映解释变量对被解释变量的（）。
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简化式参数反映其对应的解释变量对被解释变量的（）。
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结构方程中的结构式参数反映解释变量对被解释变量的（）。
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回归系数的显著性检验是用来检验解释变量对被解释变量有无显著解释能力的检验。
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样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力。
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将一年四个季度对被解释变量的影响引入到包含截距项的回归模型当中，则需要引入虚拟变量的个数为（）
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设有货币需求和供给模型 如果给供给函数添加解释变量Yt-1和Mt-1，模型两方程识别性会发生什么变化？用什么方法估计参数？
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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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