题目: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

　　题型:[主观题]

　　假使在回归模型Y_i=β₀+β₁X_i+μ_i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？

　　参考答案:

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　　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Y_i=β₀+β₁X_i+μ_i，试证明查看答案请关注【快跑搜题】微信公众号，发送题目即可获取第4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+β1XiB．F分布且均值为β0+β1XiC．t分布且均值为β0+β1XiD．正态分布且均值为0查看答案请关注【快跑搜题】微信公众号，发送题目即可获取第5题

　　Yi=β0+β1Xi+μi称为()。A.一元回归模型

　　B.二元回归模型

　　C.多元回归模型

　　D.非性线回归模型

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　　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（）。查看答案请关注【快跑搜题】微信公众号，发送题目即可获取第7题

　　假设回归模型为Yi=β0+β1Xi+μi，其中Xi为随机变量，Xi与μi独立，则β的普通最小二乘估计量（)。A．无偏假设回归模型为Yi=β0+β1Xi+μi，其中Xi为随机变量，Xi与μi独立，则β的普通最小二乘估计量()。A．无偏且一致B．无偏但不一致C．有偏但一致D．有偏且不一致查看答案请关注【快跑搜题】微信公众号，发送题目即可获取第8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.1.270B.1.324C.1.613D.1.753查看答案请关注【快跑搜题】微信公众号，发送题目即可获取第9题

　　对一元回归模型Yi=β₀+β₁X_i+μ_i。（1)假如其他基本假设全部满足，但Var（μ_i)=σ≇对一元回归模型Yi=β₀+β₁X_i+μ_i。(1)假如其他基本假设全部满足，但Var(μ_i)=σ_i²≠σ²，试证明估计的斜率项仍是无偏的，但方差变为。(2)如果Var(μ_i)=σ²K_i，试证明上述方差的表达式为。该表达式与同方差假定下的方差之间有何关系？分K_i大于1与小于1两种情况讨论。查看答案请关注【快跑搜题】微信公众号，发送题目即可获取第10题

　　对一元线性回归模型Yi=β₀+β₁X_i+μ_i，如果已知Var（μ_i)=σ²，则可对原模对一元线性回归模型Yi=β₀+β₁X_i+μ_i，如果已知Var(μ_i)=σ²，则可对原模型以权1/σ_i相乘后变换成如下的二元模型：。对该模型进行OLS估计就是加权最小二乘法。试证明该模型的随机干扰项是同方差的，并求出β₁的上述加权最小二乘估计量。查看答案请关注【快跑搜题】微信公众号，发送题目即可获取第11题

　　(1)如果真实的模型是Y_i=β₁X_i+μ_i，但你却拟合了一个带截距项的模型Y_i=α_{0⌘（1)如果真实的模型是Yi=β1Xi+μi，但你却拟合了一个带截距项的模型Yi=α0⌘(1)如果真实的模型是Yi=β1Xi+μi，但你却拟合了一个带截距项的模型Yi=α0+α1Xi+νi，试评述这一设定误差的后果。(2)在(1)中，假设真实的模型是带截距项的模型，而你却对过原点的模型进行了普通最小二乘回归。请评述这一模型误设的后果。查看答案请关注【快跑搜题】微信公众号，发送题目即可获取}

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