已知三元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800，估计用样本容量为n=24，则随机误差项t的方差的OLS估计为（）

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（） 只有含常数项模型中，总离差平方和分解成回归平方和和残差平方和。（） 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（ ）。 在多元线性回归模型中,回归平方和与总离差平方和的比值称为 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 （ ） 对模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi的最小二乘回归结果显示，R为0.92总平方和为500，则残差平方和SSE为（） 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（）。 对模型Yi=β0+β0X1i+β2X2i+μi的最小二乘回归结果显示，R2为0.92，总离差平方和为500，则残差平方和为()。 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。（） 对模型yi＝β0＋β1x1i＋β2x2i＋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（　　）。 对模型yi＝β0＋β1x1i＋β2x2i＋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（） 总平方和可以分解成两部分，回归平方和和残差平方和。 对模型Yi＝β0＋β1X1i＋β2X2i＋mi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（　　）。 对模型Yi＝β0＋β1X1i＋β2X2i＋mi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（） 根据15对数据（x1,y1）,i=1,2,…,15，建立一元线性回归方程，则残差平方和的自由度为（） 用样本容量为n的数据，对含有k个实解释变量的多元线性回归模型进行参数估计，得到的残差平方和的自由度是（） 总体平方和TSS反映（）之离差的平方和；回归平方和ESS反映了（）之离差的平方和；残差平方和RSS反映了（）之差的平方和。