上海市居民1981~1998年期間的收入和消費數(shù)據(jù)如表所示，回歸模型為y_i=β₀+β₁x_i+μ_i，其中，被解釋變量y_i為人均消費，解釋變量x_i為人均可支配收入。試用普通最小二乘法估計模型中的參數(shù)β₀，β₁，并求隨機誤差項方差的估計值。

若經(jīng)濟變量y和x之間的關(guān)系為，其中A、α為參數(shù)，μ_i為隨機誤差，問能否用一元線性回歸模型進行分析？為什么？

假定有如下的回歸結(jié)果：其中，Y表示美國的咖啡的消費量（杯數(shù)/人天），X表示咖啡的零售價格（美元/杯）。

假定有如下的回歸結(jié)果：其中，Y表示美國的咖啡的消費量（杯數(shù)/人天），X表示咖啡的零售價格（美元/杯）。

假定有如下的回歸結(jié)果：其中，Y表示美國的咖啡的消費量（杯數(shù)/人天），X表示咖啡的零售價格（美元/杯）。

假定有如下的回歸結(jié)果：其中，Y表示美國的咖啡的消費量（杯數(shù)/人天），X表示咖啡的零售價格（美元/杯）。

現(xiàn)代投資分析的特征線涉及如下回歸方程：r_t=β₀+β₁r_mt+μ_t；其中：r表示股票或債券的收益率；r_m表示有價證券的收益率（用市場指數(shù)表示，如標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)）；t表示時間。在投資分析中，β₁被稱為債券的安全系數(shù)β，是用來度量市場的風(fēng)險程度的，即市場的發(fā)展對公司的財產(chǎn)有何影響。依據(jù)1956~1976年間240個月的數(shù)據(jù)，F(xiàn)ogler和Ganpathy得到IBM股票的回歸方程（括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差），市場指數(shù)是在芝加哥大學(xué)建立的市場有價證券指數(shù)。