A.对样本回归函数的参数进行估计
B.对回归结果进行具体解释
C.对根据样本得到的估计进行检验
D.根据利用检验结论进行预测分析

A.1-（（Yt-Y^t）2/（n-1））/（（Yt-Yt）2/（n-k））
B.1-（1-R2）*（n-1）/（n-k）
C.1-（1-R2）*（n-k）/（n-1）
D.1-（1+R2）*（n-k）/（n-1）

A.var（ui∣X1i，X2i）=A
B.X1i，X2i之间存在线性关系
C.E（ui∣Xji）=0，（j=1，2）
D.cov（ui，uj）=0，j≠i）

A.选取模型的结构与真实的模型结构相同
B.影响被解释变量的解释变量全部列举出来
C.与模型所描述的理论认识有关
D.模型正确识别是不可能的

A.如果假设条件不满足，肯定求不出样本回归函数
B.所有假设条件满足时，样本回归函数与总体回归函数相同
C.如果假设条件不满足，会影响回归分析的有效性
D.任何假设条件不满足，其后果都是非常严重的

A.用OLS法计算得到的样本回归函数没有算错
B.可以利用样本回归函数直接推断总体回归函数
C.估计量的方差是最小的
D.估计量的均值与总体均值相同的情况下，方差最小

A.修正的决策系数< R2
B.修正的的决策系数≥R2
C.修正的的决策系数大于零
D.修正的决策系数可能为负

A.R2越大，说明该模型就越好
B.R2表示关于解释变量与被解释变量间的相关系数
C.如果R2较小，说明该模型没有价值
D.R2测量了OLS法得到的样本回归函数与样本点间拟合程度

A.利用OLS法得到的回归方程的估计系数是BLUE的
B.BLUE表示回归系数最优线性的、无偏的和有效的
C.有效表示均值相等的情况下，方差最小
D.无偏表示不同样本得到的均值等于总体均值

A.OLS法得到回归方程总是有效的
B.OLS法是对Uiˆ=Yi-Yiˆ的平方和求偏导数求得到回归方程的系数
C.对Uiˆ=Yi-Yiˆ平方和，分别对样本变量求偏，并令其为0，解方程组得到回归系数
D.对Uiˆ=Yi-Yiˆ平方和，分别对回归系数求偏导数，并令其为0，解方程组得到回归系数

A.P-值越小，说明样本出现越不容易
B.P-值越小，拒绝原假设发生错误的概率越小
C.P-值越小，说明检验结果在统计意义上越显著
D.通常P值< 10%记为*，P值< 5%记为**；P值< 1%记为***