对于模型Y_i=β₀+β₁X_1i+β₂X_2i+μ_i，与r₁₂=0相比，当r₁₂=0.15时，估计量的方差将是原来的（）。

对于回归模型Yi=β0+β1Xi+μi，i=1，2，…，n，检验H0：β1=0时，所用的统计量服从（）。

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对于模型Yi=β0+β1Xi+μi，其OLS的估计量的特性在以下哪种情况下不会受到影响（）。

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对于模型Yi=β0+βXi+μi，如果在异方差检验中发现Var（μi）=σ2Xi，则用加权最小二乘法估计模型参数时，权数应为（）。

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线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的0均值假设可以表示为

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已知描述某经济问题的线性回归模型为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi，并已根据样本容量为32的观察数据计算得

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已知描述某经济问题的线性回归模型为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi，并已根据样本容量为32的观察数据计算得

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已知描述某经济问题的线性回归模型为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi，并已根据样本容量为32的观察数据计算得

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设Yi=β0+βiXi+ui，Yi=居民消费支出，Xi=居民收入，D=1代表城镇居民，D=0代表农村居民，则截距变动模型为（）

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在模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+ui的回归分析结果报告中，有F＝263489.23，F的p值＝0.000000，表明（）

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