生随机误差项的原因有以下几个方面：①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；（1分）②模型关系认定不准确造成的误差；（1分）③变量的测量误差；（1分）④随机因素。（1分）7古典线性回归模型的基本假定是什么？答：①零均值假定。（1分）即在给定xt的条件下，随机误差项的数学期望（均值）为0，
即Eut0。②同方差假定。（1分）误差项ut的方差与t无关，为一个常数。③无自相关
假定。（1分）即不同的误差项相互独立。④解释变量与随机误差项不相关假定。（1分）⑤
正态性假定，（1分）即假定误差项ut服从均值为0，方差为2的正态分布。
8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。答：主要区别：①描述的对象不同。（1分）总体回归模型描述总体中变量y与x的相互关系，而样本回归模型描述所观测的样本中变量y与x的相互关系。②建立模型的不同。（1分）总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。（1分）总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变。主要联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。（2分）9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。答：两者的联系：①相关分析是回归分析的前提和基础；回归分析是相关分析的深入和继续。（1分）②相关分析与回归分析的有关指标之间存在计算上的内在联系。（1分）两者的区别：①回归分析强调因果关系，相关分析不关心因果关系，所研究的两个变量是对
等的。（1分）②对两个变量x与y而言，相关分析中：rxyryx；在回归分析中，ytb0b1xt
f和xta0a1yt却是两个完全不同的回归方程。（1分）③回归分析对资料的要求是被解
释变量y是随机变量，解释变量x是非随机变量；相关分析对资料的要求是两个变量都随机变量。（1分）10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？
答：①线性，是指参数估计量b0和b1分别为观测值yt和随机误差项ut的线性函数或线性组
合。（1分）②无偏性，指参数估计量b0和b1的均值（期望值）分别等于总体参数b0和b1。
（2分）③有效性（最小方差性或最优性），指在所有的线性无偏估计量中，最小二乘估计
量b0和b1的方差最小。（2分）
11．简述BLUE的含义。答：BLUE即最佳线性无偏估计量，是bestli
earu
biasedestimators的缩写。（2分）在古典假r