题目内容
（请给出正确答案）
(1)如果真实的模型是Yi=β1Xi+μi，但你却拟合了一个带截距项的模型Yi=α0+α1Xi+νi，试评述这一设定误差的后果。
(2)在(1)中，假设真实的模型是带截距项的模型，而你却对过原点的模型进行了普通最小二乘回归。请评述这一模型误设的后果。
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如果真实的模型是Yi=β1Xi-μt，但你却拟合了一带截距项的模型
Yi=α0+α1Xi+vi
试评述这一设定误差的后果。
在满足基本假设条件下，对一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi，i=1，2,…，n，Yi服从()。
A．正态分布且均值为β0+β1Xi
B．F分布且均值为β0+β1Xi
C．t分布且均值为β0+β1Xi
D．正态分布且均值为0
没有截距项的一元回归模型
Yi=β1Xi+μi
称之为过原点回归(regression through the origin)。试证明：
A、Yi=β0+βiXi3+μi
B、Yi=β0+β1(β2Xi)+μi
C、Yi=1+β0(1？Xiβ1)+μi
D、Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi
E、logYi=β0+β1logXi+ui
4 没有截距项的一元回归模型
Yi=β1Xi+μi
称之为过原点回归(regression through the origin)。试证明：
假设真实模型是
，但你估计了
。如果你利用Y在X=-3、-2、-1、0、1、2、3处的观测并估计了“不正确”的模型，这些估计值将出现什么偏误？
对于计量经济学模型Yi=β0+β1Xi+μi，其OLS估计参数β1的特性在下列情况下会受到什么影响：
对下列模型： (a) Yi=α+βXi+2Zi+μi (b) Yi=α+βXi-βZi+μi 求出β的最小二乘估计值，并将结果与下面的三变量回归方程的最小二乘估计值作比较： (c) Yi=α+βXi+γZi+μi 你认为哪一个估计值更好？
