11.1异方差的性质 一、对于模型 二、即对于不同的样本点,随机误差项的方差不再是常数,而互不相同,则认为出现了异方差性

一、数据及其类型 二、变量及其类型 三、参数 四、随机扰动项 五、方程及其种类 六、模型

一、单项选择题 1、双对数模型 Y = β + β10 lnlnln X + μ 中，参数 β1的含义是 （ C ） A. Y 关于 X 的增长率 B .Y 关于 X 的发展速度 C. Y 关于 X 的弹性 D. Y 关于 X 的边际变化

•第一节、多元线性回归模型 •第二节、多元线性回归模型的参数估计 •第三节、多元线性回归模型的统计检验 •第四节、多元线性回归模型的预测 •第五节、回归模型的其他形式

一、单项选择题 1、设 OLS 法得到的样本回归直线为Y X i β β 1 2 i i = + + e   ，则点( ) X ,Y （ B ） A.一定不在回归直线上 B.一定在回归直线上 C.不一定在回归直线上 D.在回归直线上方

一、单项选择题 1、把反映某一总体特征的同一指标的数据，按一定的时间顺序和时间间 隔排列起来，这样的数据称为（ B ） A. 横截面数据 B. 时间序列数据 C. 修匀数据 D. 原始数据

一、单项选择题 1、对样本的相关系数γ ，以下结论错误的是（ A ） A. γ 越接近 0， X 与Y 之间线性相关程度高 B. γ 越接近 1， X 与Y 之间线性相关程度高 C. −≤ ≤ 1 γ 1 D、γ = 0，则在一定条件下 X 与Y 相互独立

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear Regression Model) 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干 扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、Ŷ0是条件均值E(Y|X=X0)或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间

一、单项选择题 1、在满足经典假定条件的回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的 说法正确的有（ C ） A．被解释变量和解释变量均为非随机变量 B. 被解释变量和解释变量均为随机变量 C．被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量 D. 被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量

一、单项选择题 1、下列说法正确的有（ C ） A.时序数据和横截面数据没有差异 B.对总体回归模型的显著性检验没有必要 C.总体回归方程与样本回归方程是有区别的 D.判定系数 不可以用于衡量拟合优度 2 R