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对一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi，如果已知Var(μi)=σ2，则可对原模型以权1/σi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。
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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+β1Xi
B．F分布且均值为β0+β1Xi
C．t分布且均值为β0+β1Xi
D．正态分布且均值为0
通过原点的一元线性回归模型为
试由独立观察值(xi,yi)(i=1,2,...,n).采用最小二乘法估计β.
一元线性回归模型，Yi=β0+β1X1+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()。
A．F(1，n-2)
B．t(n-1)
C．F(1，n-1)
D．t(n)
对于一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi(i=1，2，…，n)，在其基本假设条件成立的情况下，利用最小二乘法和最大似然法进行估计，()。
A．β0和β1的估计量一样
B．β0和β1的估计量不一样
C．β1的估计量一样，β0的估计量不一样
D．β1的估计量不一样，β0的估计量一样
4 没有截距项的一元回归模型
Yi=β1Xi+μi
称之为过原点回归(regression through the origin)。试证明：
A．4．00
B．4．17
C．4．25
D．5．00
对回归模型Yi＝β0β1χi＋μi进行检验时，通常假定μi服从（）。
A.N（0，σ12）
B.t（n－2）
C.N（0，σ2）
D.t（n）
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是本质线性回归方程，可以把它们转化为线性回归方程ln[(1- yi)/yi）=-β0-β1xi。
