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[主观题]

4 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:

4 没有截距项的一元回归模型

Yi1Xii

称之为过原点回归(regression through the origin)。试证明:4 没有截距项的一元回归模型  Yi=β1Xi+μi  称之为过原点回归(regression th

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第1题

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:

没有截距项的一元回归模型

Yi1Xii

称之为过原点回归(regression through the origin)。试证明:

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第2题

对一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi,试证明
对一元线性回归模型Yi01Xii,试证明

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第3题

7 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。

对一元线性回归模型Yi01Xii,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。

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第4题

通过原点的一元线性回归模型为 y=bx+ε,ε~N(0,σ2).试由独立样本观测值(xi,yi)(i=1,2,…,n),采用最小二乘法估

通过原点的一元线性回归模型为

  y=x+ε,ε~N(0,σ2).试由独立样本观测值(xi,yi)(i=1,2,…,n),采用最小二乘法估计

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第5题

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。

对一元线性回归模型Yi01Xii,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。

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第6题

在满足基本假设条件下,对一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi,i=1,2,…,n,Yi服从()。A.正态分布且均
在满足基本假设条件下,对一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi,i=1,2,…,n,Yi服从()。

A.正态分布且均值为β0+β1Xi

B.F分布且均值为β0+β1Xi

C.t分布且均值为β0+β1Xi

D.正态分布且均值为0

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第7题

试证明一元线性回归模型随机干扰项μ的方差σ2的无偏估计量为

试证明一元线性回归模型随机干扰项μ的方差σ2的无偏估计量为

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第8题

8 试证明一元线性回归模型随机干扰项μ的方差σ2的无偏估计量为

8 试证明一元线性回归模型随机干扰项μ的方差σ2的无偏估计量为

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第9题

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()。

A.1.270

B.1.324

C.1.613

D.1.753

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