多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？
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多元线性回归模型随机干扰项的假定有哪些？
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一元线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。
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已知三元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800，估计用样本容量为n=24，则随机误差项μt的方差的OLS估计为（）。
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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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已知二元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800，估计用样本容量为n=23，则随机误差项μt的方差的OLS估计值为（）。
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在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是（k为解释变量个数）：（）
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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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在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？
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