什么是隨機(jī)擾動項(xiàng)和剩余項(xiàng)（殘差）？它們之間的區(qū)別是什么？
總體回歸函數(shù)中，被解釋變量個別值Yi 與條件期望E(Y|Xi) 的偏差是隨機(jī)擾動項(xiàng)ui 。樣本回歸函數(shù)中，被解釋變量個別值Yi 與樣本條件均值
的偏差是殘差項(xiàng)ei 。殘差項(xiàng)ei 在概念上類似總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)擾動項(xiàng)ui ，可視為對隨機(jī)擾動項(xiàng)ui 的估計。
總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)是不可以直接觀測的；而樣本回歸函數(shù)中的殘差項(xiàng)是只要估計出樣本回歸的參數(shù)就可以計算的數(shù)值。
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在計量經(jīng)濟(jì)模型中，隨機(jī)擾動項(xiàng)與殘差項(xiàng)無區(qū)別。
如何通過樣本觀測值正確的估計總體模型中的參數(shù)，是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的重要內(nèi)容。
當(dāng)一個時間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時間的增加而增加時，我們稱之為什么？（）
無多重共線性是簡單線性回歸模型的古典假定之一。
可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)（）
在t檢驗(yàn)過程中，如果小概率事件竟然發(fā)生了，就認(rèn)為原假設(shè)不真。
除了模型設(shè)定正確外，能否獲得用于計量分析的合適的樣本數(shù)據(jù)，對于經(jīng)濟(jì)研究非常重要。
對于被解釋變量平均值預(yù)測與個別值預(yù)測區(qū)間，（）。
只要運(yùn)用計量模型估計出相關(guān)參數(shù)，就可以用于實(shí)際的經(jīng)濟(jì)計量分析。
簡述什么是工具變量法，并舉例說明其應(yīng)用場景。