满足基本假设情况下，应用OLS法估计模型，回归平方和与随机误差项的方差之比ESS/σ2服从（）。
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24，则随机误差项的方差估计量为（）。
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假设线性回归模型满足全部基本假设,最小二乘回归得到的参数估计量具备()。A.可靠性B.一致性C.线性D.无偏性
一元线性回归模型中，随机误差项ε需满足（ ）。
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ） Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系 Ⅱ.随机误差项服从正态分布 Ⅲ.各个随机误差项的方差相同 Ⅳ.各个随机误差项之间不相关A：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ B：Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ C：Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ D：Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型早回归分析的基础。线性回归模型中关于随机项μi的基本假设是（ ）。 Ⅰ.随机项μi与自变量的任一观察值xi不相关=常数 Ⅱ. Ⅲ.每个μi均为独立同分布，服从正态分布的随机变量 Ⅳ.各个随机误差项之间不相关 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ C、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ D、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）。 I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系 Ⅱ 随机误差项服从正态分布 Ⅲ 各个随机误差项的方差相同 Ⅳ 各个随机误差项之间不相关 A.I、Ⅱ、Ⅲ B.I、Ⅲ、Ⅳ C.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ D.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
根据线性回归模型的基本假定，随机误差项应是随机变量，且满足( )。 A: 自相关性 B: 异方差性 C: 与被解释变量不相关 D: 与解释变量不相关
