总体平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是（）。

总体平方和TSS反映（）之离差的平方和；回归平方和ESS反映了（）之离差的平方和；残差平方和RSS反映了（）之差的平方和。

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总离差平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是（）。

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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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设K为回归模型中的参数个数（包括截距项），n为样本容量，ESS为残差平方和，RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为（）。

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证明：自变量系数全为零时，拟合优度等于零，且因变量关于其均值的变异等于残差平方和，即TSS=RSS。

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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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残差平方和RSS

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对参数施加约束条件后，回归残差平方和有可能比未施加约束的回归残差平方和小。

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用10年的GDP与货币存量的数据进行回归，使用不同度量的货币存量得到如下两个模型： 已知GDP的样本方差为100，模型1的残差平方和=100，模型2的残差平方和=70，请比较两回归模型，并选择一个合适的模型。（计算结果保留二位小数）

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