一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的最小二乘回归结果显示，残差平方和为40.32，样本容量n=25，则随机项的方差σ2为
举一反三
- 已知一元线性回归模型估计的残差平方和为800，估计用样本容量为n=22，则随机误差项ui的方差估计量为
- Yi=β0+β1Xi+μi称为（）。 A: 一元回归模型 B: 二元回归模型 C: 多元回归模型 D: 非性线回归模型
- 一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的基本假定包括（）。 A: E（μ）=0 B: Var（μ）=σ C: Cov（μ，μ）（i≠j） D: μ～N（0，1） E: X为非随机变量，且Cov（Xμ）=0
- 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（）。 A: 无偏且一致 B: 无偏但不一致 C: 有偏但一致 D: 有偏且不一致
- 以下属于线性回归模型的是（） A: E（Y|Xi）β0+β1Xi B: E（Y|Xi）β0+根号下β1×Xi C: E（Y|Xi）β0+β1的平方×Xi D: Yi=β0+Xi/β1+ui