在对数线性模型LnYi=α+βXi+u中，β度量了（）

一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的基本假定包括（）。

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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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试证明：在二元线性回归模型Y=β1+β2X2+β3X3+u中，当X2和X3相互独立时，对斜率系数β2和β3的OLS估计值。等于Y分对X2和X3作简单线性回归时斜率系数的OLS估计值。

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设虚拟变量D影响线性回归模型中Xi的斜率，如何引进虚拟变量，使模型成为斜率变动模型（）

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在一个包含截距项的回归模型Yi=β0+β1D+β2Xi+ui中，如果一个具有m个特征的质的因素引入m个虚拟变量，则会产生的问题为（）

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在回归模型Yi=β0+β1Xi+μi中，若用不为零的常数δ去乘每一个X值，会不会改变Y的拟合值及残差？为什么？

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在回归模型Yi=β0+β1Xi+β2Di+μi中，如果虚拟变量Di的取值为0或2，而非通常情况下的0或1，那么，参数β0、β1、β2的估计值将减半。

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在回归模型Yi=β0+β1Xi+β2Di+μi中，如果虚拟变量Di的取值为0或2，而非通常情况下的0或1，那么参数β2的估计值将减半，对应的t值也减半。

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假设回归模型Yi=β0+β1Xi+μi，其中Xi为随机变量，Xi与μi相关，则β的普通最小二乘估计量（）。

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