假设真实模型是：(1)但你没有去拟合这个过原点回归，却例行地拟合了通常带有截距的模型：(2)评述

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？

克莱因和戈德伯格试图对美国经济拟合如下回归模型：

a.用这个修改的模型去拟合表10-2所附数据，并估计么β₁至β₄。

b.你会怎样解释变量z？

假设决定y的总体模型是，而这个模型满足假定MLR.1~MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。回归的OLS估计量。(给定样本中自变量的值)证明的期望值是

假设“真实”模型是：

而我们增加了一个“无关”变量X₃到模型中去(“无关”是指变量X₃的真实系数β₃为零)，并估计了

a.模型(2)的R²和调整R²会不会比模型(1)的大？

b.从模型(2)得到的β₁和B₂的估计值是无偏的吗？

c.“无关”变量X₃的引入对出的方差有影响吗？

过原点回归。考虑以下过原点回归：

a.你打算怎样估计这些未知数？

b.对这个模型而言会是零吗？为什么？

c.对这个模型会不会有

d.什么时候你会使用这样的模型？

e.你能把你的结果推广到k变量模型吗？

(提示：参照第6章对双变量情形的讨论。)

假设你把方程(7.9.1)中给出的柯布一道格拉斯模型表达成如下形式

如果你做这个模型的对数变换，你将在等式右边得到作为干扰项。

a.为了能应用经典正态线性回归模型的性质，你需要对做什么概率假设？你会怎样利用教材表7-3中的数据去检验这个假设。

b.同样的假设也适用于u_t吗？为什么？

记logistie增长曲线模型为记Gonpertz增长曲线模型为这两个模型中L的经济学意义都是销售量的上限表4中给出的是某地区高压锅的销售量(单位:万台).为给出此两模型的拟合结果，请考虑如下的问题：

(1)logistie增长曲线模型是一个可线性化模型吗.如果给定L=3000,是否是一个可线性化模型,如果是,试用线性化模型给出参数a和k的估计值。

(2)利用(1)所得到的a和k的估计值和L=3000作为logistie模型的拟合初值,对logistie模型作非线性回归。

(3)取初值,拟合Compertz模型.并与logistic模型的结果进行比较。