已知Y和X满足如下的总体回归模型：Y=β1+β2X+u
题干本题共包含 2 个小题
简答题第1题
根据Y和X的5对观测值计算出： 
利用最小二乘法估计β1，β2。
利用最小二乘法估计β1，β2。正确答案
答案解析
略
简答题第2题
经计算，该回归模型的残差平方和RSS为1.4。计算判定系数，并估计回归标准误σ。
正确答案
答案解析
略
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已知Y和X满足如下的总体回归模型：Y=β1+β2X+u 经计算，该回归模型的残差平方和RSS为1.4。计算判定系数，并估计回归标准误σ。
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下表给出了一含有3个实解释变量的模型的回归结果： 在5%的显著性水平下检验x1、x2和x3总体上对Y的影响的显著性（已知F0.05（3，40）=2.84）
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运用美国1988研究与开发（R&D）支出费用（Y）与不同部门产品销售量（X）的数据建立了一个回归模型，并运用Glejser方法和White方法检验异方差，由此决定异方差的表现形式并选用适当方法加以修正。结果如下：
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运用美国1988研究与开发（R&D）支出费用（Y）与不同部门产品销售量（X）的数据建立了一个回归模型，并运用Glejser方法和White方法检验异方差，由此决定异方差的表现形式并选用适当方法加以修正。结果如下：
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运用美国1988研究与开发（R&D）支出费用（Y）与不同部门产品销售量（X）的数据建立了一个回归模型，并运用Glejser方法和White方法检验异方差，由此决定异方差的表现形式并选用适当方法加以修正。结果如下：
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运用美国1988研究与开发（R&D）支出费用（Y）与不同部门产品销售量（X）的数据建立了一个回归模型，并运用Glejser方法和White方法检验异方差，由此决定异方差的表现形式并选用适当方法加以修正。结果如下： Glejser检验判断模型是否存在异方差。
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运用美国1988研究与开发（R&D）支出费用（Y）与不同部门产品销售量（X）的数据建立了一个回归模型，并运用Glejser方法和White方法检验异方差，由此决定异方差的表现形式并选用适当方法加以修正。结果如下： 该怎样修正。
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