对模型yi＝β0＋β1χ1i＋β2χ2i＋μi的最小二乘回归结果显示，R2为0.92，总离差平方和为500，则残差平方和RSS为（）。

如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计是（ ） 如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是（ ） 在多元经典线性回归模型中，参数的最小二乘估计量具、、，所以此时的最小二乘估计量又称BLUE估计量。 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()。 如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量是有偏无效的。（ ） 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（）。 如果回归模型违背了无自相关性的假定,则普通最小二乘估计量是 在古典假定都满足的条件下,多元线性回归模型的最小二乘估计为(__)估计 多元线性回归模型同一元回归分析模型的原理一样，按照最小二乘准则，确定样本回归函数采用使残差平方和最小的原则。（） 一元回归分析模型同多元线性回归模型的原理一样，按照最小二乘准则，确定样本回归函数采用使残差平方和最小的原则。（） 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 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。（ ） 如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（ ） 对回归模型Yi＝β0β1χi＋μi进行检验时，通常假定μi服从（）。 如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（） koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 利用最小二乘法求解回归模型参数的基本要求是（）。 对于满足基本假定的多元线性回归模型来说，普通最小二乘估计、极大似然估计与矩估计的结果是一样的，原理也是相同的。（） 运用加权最小二乘法（WLS）对异方差模型进行回归不需要用到OLS。（） 当模型存在异方差时，加权最小二乘估计量具有（）