在回归模型Yi=β0+β1Xi+μi中，若用不为零的常数δ去乘每一个X值，会不会改变Y的拟合值及残差？为什么？

直线回归中，如果r乘不为0和1的常数，则有（）。 进行标准曲线回归时，如果以yi＝Ai－A0进行回归计算，则回归方程y＝a bx中的a值一定是0 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。（） 下列回归模型中，属于一元线性回归模型的是()。 下列回归模型中，属于一元线性回归模型的是（）。 下列回归模型中， 属于一元线性回归模型的是() 下列回归模型中，属于一元线性回归模型的是（）。 古典回归模型假定中的随机误差项的方差等于常数的假定被破坏,则称模型出现了____ 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（） 只含有一个解释变量的线性总体回归模型简称一元线性回归模型或: 简单线性回归模型|简单非线性回归模型|线性回归模型|非线性回归模型 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（）。 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()。 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（ ）。 若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。 若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用 [ ] 在多元回归中，若对某个自变量的值都增加一个常数，则相应的偏回归系数（ ）。 任何一个（），我们可以用不同层次的分数去逼近它