一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计。（）
计算题：某汽车生产商欲了解广告费用（万元）对销售量（辆）的影响。收集了过去12年的有关数据，通过分析得到：方程的截距为363，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1600，残差平方和SSE=450。要求： （1）写出销售量y与广告费用x之间的线性回归方程。 （2）假如明年计划投入广告费用为25万元，根据回归方程估计明年汽车销售量。 （3）计算判定系数R2 ，并解释它的意义。
一元线性回归模型中，随机误差项ε需满足（）。
A于一元线性回归模型，以Se表示估计标准误差，r表示样本相关系数，则有（）。
计算回归估计标准误差的依据是（）。
计算题：某调查公司研究出租司机每天收入（元）与行驶里程（公里）之间的关系。对30位出租车司机进行调查，并根据每天的收入y、行驶里程x进行回归，得到：方程的截距为162，回归系数为0.6，回归平方和SSR=2600，残差平方和SSE=513。要求： （1）写出每天的收入y与行驶里程x之间的线性回归方程。 （2）假如某司机某天行驶了300公里，根据回归方程估计他该天的收入。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
一元直线回归法又称最小平方法．它要求业务量与成本之间基本上保持线性关系，否则研究无意义。
下列属于一元线性回归模型中的显著性检验的F检验公式的是（）。https://assets.asklib.com/psource/2015092415354127649.jpg
一元线性回归最小二乘估计的表达式是什么？
在一元线性回归分析中，通常假定随机误差项e满足（）。
一元线性回归系数通常采用（）估计。
根据某地区2001～2009年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R2=0.9，回归平方和SSR=90，则估计标准误差为（）。
最小平方法是通过使残差平方和最小来估计回归系数的
根据两个变量的l8对观测数据建立一元线性回归方程。在对回归方程作检验时，残差平方和的自由度为（）。
已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为，则随机误差项的方差估计量为（）。
多元线性回归方程的估计标准误计算公式为e7eb09737e7f9da6a2ced6ddab1f596a.png
在一元线性回归中，回归平方和是（）。
简答题：多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 请在下列选项中选出5个可以用来回答这一问题的选项，给出选项序号即可。【注意：最多选5个选项，多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的，每选对1个得1分；给出的选项序号超过5个的，在每选对1个得1分的基础上，每超1个倒扣1分。例如：甲同学选了4个选项，其中4个对的，得4*1=4分。乙同学选了5个选项，其中4个对的，得4*1=4分。丙同学选了8个选项，其中4个对的，则得4*1-（8-5）*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布，后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数，后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数，一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测，后者主要用于结构分析 J.多元线性
解释概念a.总体回归函数（PRF)b.样本回归函数（SRF)c.随机总体回归函数d.线性回归模型e.随机误差项（u<sub>i</sub>)f.残差项（e<sub>i</sub>)g.条件期望h.非条件期望i.回归系数或回归参数j.回归系数的估计量
一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计（）
在估计线性回归模型时,可以将总平方和分解为回归平方和与残差平方各,其中回归平方和表示（）
已知变量x与y线性相关，x与y的协方差为－60，x的方差为100，y的方差为64，建立了y依x的回归方程，则回归估计标准误差的值可能为（)。
一元回归分析中，y依x变化的回归系数b的计算公式为（)。
3、在一元线性回归中，下面那一项不是最小二乘估计的性质（） A．线性性 B．无偏性 C．独立性 D．最佳线性无偏性
