线性回归模式的假设之一是，误差项ei是（）随机变量，其均值为零，均方差为一常数。
随机区组试验其方差分析时误差项自由度为DFe，若有一小区数据缺失，则误差项自由度为（）。
如果模型中出现随机解释变量并且与随机误差项相关时，最常用的估计方法是（）。
如果线性回归模型中随机误差项的方差不是（），则称随机误差项具有异方差性。
一元线性回归模型中，随机误差项ε需满足（）。
当模型存在异方差现象时，模型利用加权最小二乘法估计回归参数，则参数估计量具备（）。
回归模型中随机误差项产生的原因是什么？
若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。
对回归模型存在异方差问题的主要处理方法有（）。
当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（）。
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（）。
试比较说明模型存在异方差时，普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。
回归模型中具有异方差时,仍用OLS方法估计模型,则参数估计值是 。
如果回归模型不存在异方差问题，残差图上的点应该呈水平直线分布，不会随x的变化呈现一定的规律变化（）
在回归模型中，随机误差项不具有相同的方差，则称随机误差的方差为异方差。（)
【填空题】由于异方差性是相对于不同的（）观测值，随机误差项具有不同的方差。
【判断题】模型yt=β0+β1xt+ut的随机误差项自相关系数为-2.21，说明该模型存在随机误差项自相关问题。
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
随机扰动项存在异方差性时，应该使用加权最小二乘法估计回归模型中的参数。
7、若Park检验和GQ检验均未检验出异方差性，回归模型一定不存在异方差问题。
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
回归模型若存在异方差，常用的处理方法有（）。
假设存在二元线性回归模型，被解释变量是y，解释变量是x和z，写出进行异方差性white检验的全过程？
若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立，则称模型存在为异方差现象（）
