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（）。
相似题目
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设K为回归模型中的参数个数（包括截距项），n为样本容量，ESS为残差平方和，RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为（）。https://assets.asklib.com/psource/2014110515183124913.jpg
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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。
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在某股指期货的回归模型中，若对于变量与的10组统计数据判定系数=0.95，残差平方和为120.53，那么的值为（）。
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如果一个回归模型中不包含截距项，则对一个具有季节因素需要引入虚拟变量的个数为（）。
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对于一个回归模型中不包含截距项，若将一个具有m个不同性质的质的因素引入进计量经济模型，则虚拟变量数目为（）。
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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。
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在k元回归中，n为样本容量，SSE为残差平方和，SSR为回归平方和，则对回归方程线性关系的显著性进行检验时构造的F统计量为（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101517051733335.jpg
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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（）。
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最小平方法是通过使残差平方和最小来估计回归系数的
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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（）。
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在实际估计中如果截距项没有通过显著性检验，应该在模型中保留截距项。
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回归模型中，虚拟变量的引入数量，要根据定性变量的个数、每个定性变量的类型及有无截距项来确定。
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设k为回归模型中的解释变量的个数，n为样本容量，RSS为残差平方和，ESS为回归平方和。则对其总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为()。
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给出下列结论：(1)在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好;(2)在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好;(3)在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好;(4)在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适.带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高. 以上结论中，正确的有()个.
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在生产过程中，研究温度y与某物质的质量X的线性回归方程时，收集了l0组数据，求得回归平方和为255．4，残差平方和为27．5，在显著性水平0．05时，的临界值为5．32，则结论是（）
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一元线性回归的估计标准误差计算公式中，n-2是残差平方和的自由度。（）
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如果要研究营改增对某一个省份8个地级市税收增长的影响，那么含有截距项的模型最多可以引入多少个虚拟变量？
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含有内生解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘法估计量都是有偏的
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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
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DW检验的假设条件有（）。Ⅰ．回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ．随机扰动项满足mi＝rmi－1＋niⅢ．回归模型含有不为零的截距项Ⅳ．回归模型不含有滞后因变量作为解释变量
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DW检验的假设条件有（）。I回归模型不含有滞后自变量引作为解释变量Ⅱ随机扰动项满足μi=ρμi-1+υiⅢ回归模型含有不为零的截距项IV回归模型不含有滞后因变量作为解释变量
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将一年四个季度对被解释变量的影响引入到包含截距项的回归模型中，则需要引入虚拟变量的个数为（)。
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在简单线性回归模型证明：这个模型总可以改写为另一种形式：斜率与原来相同，但截距和误差有所不
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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（）
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