假定正确回归模型为yi=α+β0x1i+β1x2i+ui 若遗漏了解释变量X2 且X1 X2线性相关 则β1的普通最小二乘法估计量()。

在一元线性回归模型y=β0＋β1x＋ε中，下列说法正确的是（）。A．β0＋β1x反映了由于x的变化而引起的Y的线

试证明：二元线性回归模型Yi=β0＋β1X1i＋β2X2i＋μi中变量X1与X2的参数的OLS估计可以写成 其中，r为X1与X2的

对回归模型Yi＝β0β1χi＋μi进行检验时 通常假定μi服从（）。A.N（0 σ12）B.t（n

用一组有30个观测值的样本估计模型Yi=β1X1i＋β2X2i＋μi后 在显著性水平0．05下对方

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(

对回归模型Yi=β0β1χi+μi进行检验时 通常假定μi服从()。A.N(0 σ12)B.t(n-2)C.N(0 σ2)D.t(n)