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回归直线的截距 除X和Y线性关系之外的随机因素对Y的影响 回归直线的斜率 观测值和估计值之间的残差
Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
回归直线的截距 除X和Y线性关系之外的随机因素对Y的影响 回归直线的斜率 观测值和估计值之间的残差
I、Ⅱ、Ⅲ I、Ⅲ、Ⅳ Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
与随机误差项不相关 与残差项不相关 与被解释变量不相关 与回归值不相关
误差项是一个独立的随机变量 误差项的期望值等于0 误差项的方差可以不同 误差项为正太分布
估计值Y在回归直线上的截距 回归直线的斜率 误差即实际值和估计值之间的差额 因变量
回归模型的线性性关系是否显著 回归系数是否显著 误差项 服从正态分布的假定是否成立 误差项 等方差的假定是否成立
当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性 当模型中的误差项存在相关性的时候，称回归模型中存在多重共线性 同方差性假定的意义是指每个样本残差μ
的方差，不随样本的变化而变化 当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在自相关
Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
解释变量为非随机的 随机误差项为一阶自回归形式 线性回归模型中不应含有滞后内生变量为解释变量 线性回归模型只能为一元回归形式
回归模型因变量y与自变量x之间具有线性关系。 在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的。 误差项ε的方差为零。 误差项ε是独立随机变量且服从正态分布，即，ε~N（0，σ
）。
回归模型因变量Y与自变量x之间具有线性关系。 在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的。 误差项ε的方差为零。 误差项ε是独立随机变量且服从正态分布，即ε～N（0，σ2）。
解释变量是随机变量 随机误差项服从正态分布 各个随机误差项的方差相同 各个随机误差项之间不相关
被解释变量Y与解释变量Xi之间的关系是线性的 解释变量Xi之间不存在多重共线性 误差项ε满足标准正态分布 对不同的观察值，误差项ε的方差等于0 误差项ε的期望值为1
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