对于模型y=β_0+β_1*x_1+ε，“线性于参数”假定指的是：

在一元线性回归模型Y=β0+β1X+ε中，ε反映的是()。 在一元线性回归模型Y=β0+β1X+ε中，ε反映的是( )。 在一元线性回归模型Y＝β0＋β1X＋ε中，ε反映的是（） 在一元线性回归模型Y=β0+β1X+ε中，ε反映的是（） 以Y为因变量、X为自变量，建立一元线性回归模型Y=β0+β1X+ε。关于该回归模型的说法()。   一元线性回归模型中，Y=β0+β1X+ε中，β1的含义为（） 在一元线性回归模型y=β0+β1x+ε中，下列说法正确的是（）。 线性无关的函数y1（x），y2（x），y3（x）都是二阶非齐线性方程y"+a1（x）y’+a2（x）y=f（x）的解。C1，C2是任意常数，则该方程的通解是（）。 用普通最小二乘法估计线性回归模型y=BO+β1X1+β2X2+E,得到回归方程y=β0+β1X1+β2X2,则()。   对于一元线性回归模型，在经典线性回归的假定下，参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。（ ） 一元线性回归模型Y=β0+β1X+ε中，反映由自变量变化引起的因变量线性变化的是（） 对于一元线性回归方程Y=β0+β1X+ε，确定β0和β1的方法是（ ）。 一元线性回归模型Y=β₀+β₁X+ε中，β₁的含义为（ ）。   一元线性回归模型Y=B₀+B₁X+ε，中的ε代表的是( )。   回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性，如果使用普通最小二乘法估计其中的参数，那么参数估计量的方差会（ ）。 一元线性回归模型Y=β₀+β₁X+ε，β₀的含义为（）   设线性无关函数y1、y2、y3都是二阶非齐次线性方程y″+P（x）y′+Q（x）y=f（x）的解，c1、c2是待定常数。则此方程的通解是：（） 设函数y1（x）、y2（x）、y3（x）线性无关，且都是二阶非齐次线性方程y″＋p（x）y′＋q（x）y＝f（x）的解，又c1与c2为任意常数，则该非齐次线性方程的通解可表示为（　　）。 已知y1（x）与y2（x）是方程y″+P（x）y′+Q（x）y=0的两个线性无关的特解，Y1y′+Q（x）y=R1（x）和y″+P（x）y′+Q（x）y=R2（x）的特解。那么方程y″+P（x）y′+Q（x）y=R1（x）+R2（x）的通解应是（） 对于可线性化的非线性模型，其参数估计都比较复杂（）