被解释变量的观测值与其回归理论值之间的偏差，称为（）；被解释变量的观测值与其回归估计值之间的偏差，称为（）。

若假定t期解释变量观测值与同期被解释变量希望达到水平之间存在线性关系，则这种理论假定属于（）

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多元线性回归模型中的偏回归系数，表示在其他解释变量保持不变的情况下，对应解释变量每变化一个单位时，被解释变量的变动。

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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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线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。

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在线性回归模型中，若解释变量X1和X2的观测值成比例，既有X1i=kX2i，其中k为非零常数，则表明模型中存在（）。

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根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW＝2.3。在样本容量n=20，解释变量k=1，显著性水平为0.05时，查得dl=1，du=1.41，则可以决断（）。

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线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。

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总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。

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在回归分析中，有关被解释变量Y和解释变量X的说法正确的为（）

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