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（）

下列关于回归平方和的说法，正确的有（）。<br/>Ⅰ总的离差平方和与残差平方和之差<br/>Ⅱ无法用回归直线解释的离差平方和<br/>Ⅲ回归值与均值的离差平方和<br/>Ⅳ实际值与均值的离差平方和 根据某地区2005-2015年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R=0.9，回归平方和ESS=90，则回归模型的残差平方和RSS为（） 根据某地区2005-2015年农作物种植面积(X)与农作物产值(Y)，可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R=0.9，回归平方和ESS=90，则回归模型的残差平方和RSS为（ ）。 下列关于回归平方和的说法，正确的有（）<br/>Ⅰ.总的变差平方和与残差平方和之差<br/>Ⅱ.无法用回归直线解释的离差平方和<br/>Ⅲ.是回归值y与均值离差的平方和<br/>Ⅳ.实际值y与均值离差的平方和 下列关于回归平方和的说法，正确的有（）。<br/>Ⅰ．总的离差平方和与残差平方和之差<br/>Ⅱ．无法用回归直线解释的离差平方和<br/>Ⅲ．回归值与均值的离差平方和<br/>Ⅳ．实际值y与均值的离差平方和 假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备（ ）。 假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备（） OLS的基本思想是运用模型求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小使参数估计值“尽可能地接近”总体参数真实值。 在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（ ）的统计性质。 根据某地区2005-2015年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R2=0.9，回归平方和ESS=90，则回归模型的残差平方和RSS为（　　）。 根据某地区2005?2015年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到可决系数R2＝0.9，回归平方和ESS＝90，则回归模型的残差平方和RSS为（）。 根据某地区2005-2015年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R2=0.9，回归平方和ESS=90，则回归模型的残差平方和RSS为（） 根据某地区2005～2015年农作物种植面积（x）与农作物产值（y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到可决系数R2＝0.9，回归平方和ESS＝90，则回归模型的残差平方和RSS为（　　）。 根据某地区2005～2015年农作物种植面积（x）与农作物产值（y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到可决系数R2＝0.9，回归平方和ESS＝90，则回归模型的残差平方和RSS为（） 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()。 总离差平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是（）。 总离差平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是 （ ） 回归平方和 回归平方和占总平方和的比例称为（）。 回归平方和占总平方和的比例称为（）