进行标准曲线回归时，如果以yi＝Ai－A0进行回归计算，则回归方程y＝a+bx中的a值一定是0

对一元线性回归模型Yi=β₀+β₁X_i+μ_i，如果已知Var(μ_i)=σ²，则可对原模型以权1/σ_i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。

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）

在线性回归模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+β3X3i+μi中，如果X3i=2X1i+3X2i，则表明模型中存在()。

A．异方差

B．多重共线性

C．序列相关

D．设定误差

假使在回归模型Y_i=β₀+β₁X_i+μ_i中，用不为零的常数δ去乘每一个X值，这会不会改变Y的拟合值及残差？如果对每个X都加大一个非零常数δ，又会怎样？

对一元回归模型Yi=β₀+β₁X_i+μ_i。

(1)假如其他基本假设全部满足，但Var(μ_i)=σ_i²≠σ²，试证明估计的斜率项仍是无偏的，但方差变为。

(2)如果Var(μ_i)=σ²K_i，试证明上述方差的表达式为。该表达式与同方差假定下的方差之间有何关系？分K_i大于1与小于1两种情况讨论。