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[主观题]
线性回归模型 Yi=α＋βXi＋μi， i=1，2，…，n 的零均值假设是否可以表示为？为什么？
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Yi=α+βXi+μi， i=1，2，…，n
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Yi=α+βXi+μi， i=1，2，…，n
的零均值假设是否可以表示为？为什么？
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对一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi-μi，试证明普通最小二乘估计量
在所有线性无偏估计量中具有最小方差。
一元线性回归模型，Yi=β0+β1Xi+μi(i=1，…，n)中，总体方差未知，检验H0：β1=0时，所用的检验统计量服从（）。
一元线性回归模型，Yi=β0+β1X1+μi(i=1，…，n)中，总体方差未知，检验H0:β1=0时，所用的检验统计量服从()。
A．F(1，n-2)
B．t(n-1)
C．F(1，n-1)
D．t(n)
下面数据是依据10组X和Y的观察值得到的： ∑Yi=1110，∑Xi=1680，∑XiYi=204200 假定满足所有的经典线性回归
下面数据是依据10组X和Y的观察值得到的：
∑Yi=1110，∑Xi=1680，∑XiYi=204200
假定满足所有的经典线性回归模型的假设。求：
对下列模型：
(a)Yi=α+βXi+2Zi+ui
(b)Yi=α+βXi-βZi+ui
求出β的最小二乘估计值，并将结果与下面的三变量回归方程的最小二乘估计值作比较：
(c)Yi=α+βXi+γZi+ui
你认为哪一个估计值更好？
没有截距项的一元回归模型
Yi=β1Xi+μi
称之为过原点回归(regression through the origin)。试证明：
下面数据是依据10组X和Y的观察值得到的：
∑Yi=1110，∑Xi=1680，∑XiYi=204200
假定满足所有的经典线性回归模型的假设。求：
(1)β1和β2？
(2)β1和β2的标准差？
(3) R2？
(4)对β1、β2分别建立95%的置信区间？利用置信区间法，你可以接受零假设:β2=0吗？
假使在回归模型Yi=β0+β1Xi+μi中，用不为零的常数δ去乘每一个X值，这会不会改变Y的拟合值及残差？如果对每个X都加大一个非零常数δ，又会怎样？
观察下列方程并判断其变量是否呈线性？系数是否呈线性？或都是？或都不是？
