残差指的是被解释变量的观测值与估计值之差

什么是随机扰动项和剩余项（残差）？它们之间的区别是什么？总体回归函数中，被解释变量个别值Yi 与条件期望E(Y|Xi) 的偏差是随机扰动项ui 。样本回归函数中，被解释变量个别值Yi 与样本条件均值的偏差是残差项ei 。残差项ei 在概念上类似总体回归函数中的随机扰动项ui ，可视为对随机扰动项ui 的估计。总体回归函数中的随机误差项是不可以直接观测的；而样本回归函数中的残差项是只要估计出样本回归的参数就可以计算的数值。

被解释变量的样本观测值与拟合值之差（）被称作（）

A、随机误差项

B、残差

C、的离差

D、的离差

A. 必须消除余差

B. 要根据工艺要求控制余差大小

C. 在控制要求不高的场合可以保留适当的余差

D. 根据余差大小调整控制方案

A、能够

B、不能

C、不确定

D、能够，如果给定被解释变量的值

在线性回归模型中，如果解释变量和的观测值成比例，即，其中k为非零常数，则表明模型中可能存在的问题是（ ）

A、多重共线性

B、模型设定误差

C、自相关性

D、异方差性

在线性回归模型中，若解释变量和的观测值成比例，即，其中为非零常数，则表明模型中存在（ ）

A、异方差

B、多重共线性

C、序列相关

D、随机解释变量

A、是无偏估计

B、是被解释变量的总体均值和个别值的预测置信区间的中心

C、是被解释变量的总体均值的预测置信区间的中心，不是被解释变量的个别值的预测置信区间的中心

D、根据样本回归函数求得