最小二乘平差是建立在观测值只含偶然误差的情况。（)

A.残差的和不为0

B.加权最小二乘是BLUE的

C.残差与解释变量乘积的和不为0

D.OLS估计量不一致

A.偶然误差

B.系统误差

C.中误差

D.真误差

轮廓最小二乘中线是惟一的，但确定困难，可用轮廓算术平均中线代替。( )

试证明最小二乘估计量是标准一元线性回归模型中总体回归系数β2的最优线性无偏估计量。

券项目， 则取值为1， 再令scorei表示这个孩子在后来的标准化考试中的成绩。假设这个参与变量voucheri独立于影响考试成绩的已观测因素和未观测因素，在这个意义上，它就是完全随机的。

(i) 如果你利用一个容量为n的随机样本进行score。对voucheri的简单回归， 那么， 普通最小二乘估计量能给出教育券项目影响的一个无偏估计量吗？

(ii)假设你还可以搜集到一些诸如家庭收入、家庭结构(比如孩子是否与双亲住在一起)和父母的受教育水平等背景信息。为了得到教育券项目影响的无偏估计量，你需要控制这些因素吗？请解释。

(iii)你为什么应该在回归中包含这些家庭背景变量？有没有你不包含这些背景变量的情况呢？

A.无偏的

B.有偏的

C.不确定

D.确定的

A.称名

B.顺序

C.等距

D.等比