设Y表示实际观测值，表示OLS回归估计值，则下列哪项成立（）。

以Y表示实际观测值，表示回归估计值，e表示残差，则回归直线满足（）。

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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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判断以下陈述的正误，并给出理由。  （1）尽管存在多重共线性，OLS估计量仍然是具有BLUE性质的。  （2）在高度多重共线性的情形下，要评价一个或多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。  （3）如果有某一辅助回归显示出高的R2值，则模型中肯定存在较严重的多重共线性问题。  （4）变量的两两高度相关并不表示高度的多重共线性。  （5）如果分析的目的仅仅是预测，则多重共线性是无害的。  （6）其它条件不变，VIF越高，相应的OLS估计量的方差越大。  （7）在多元回归中，如果根据t检验，全部的偏回归系数个别来说都是不显著的，那么就不可能得到一个较高的R2。

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现有X和Y的样本观测值如下： 假设Y对X的回归方程为Yi=β0+β1Xi+ui，且Var（ui）=σ2Xi2，试用适当方法估计此回归方程。（计算结果保留两位小数）

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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（）。

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如果观测值Xi近似相等，也不会影响回归系数的估计量。

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回归模型中具有异方差性时，仍用OLS估计模型，则以下说法正确的是（）

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在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（）的统计性质。

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在异方差的情况下，OLS估计量误差放大的原因是从属回归的2R变大。

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