总变差TSS可以被分解为（）。

多项选择题使用最小二乘估计方法得到的回归线具有的数学性质包括（）。

A.剩余项的均值为零
B.回归线通过样本均值
C.估计值等于实际观测值的均值
D.被解释变量估计值与剩余项不相关

多项选择题OLS估计量的性质有（）

A.用OLS法得出的样本回归线经过样本均值点
B.残差的均值总为0
C.残差与解释变量的积之和为0
D.对残差与的积求和，其值也为0

多项选择题过度拟合的后果是（）

A.错误设定模型的OLS估计量仍然是无偏的
B.误差方差的估计值是正确的
C.置信区间和假设检验仍然是有效的
D.但过度拟合模型中的估计量不是有效的。通常，它们的方差比真实模型中估计量的方差大。简言之，OLS估计量是线性无偏估计量，但不是最优线性无偏估计量

多项选择题得到的估计量具有的性质为（）

A.线性性
B.无偏性
C.有效性
D.一致性

多项选择题无截距模型与一般的模型不同在于（）

A.无截距模型使用了原始的平方和及交叉乘积，而有截距使用了均值调整后的平方和及交叉乘积
B.在样本方差时的自由度为N-1，而非N-2（只有一个未知参数）
C.无截距模型一般不计算R²
D.有截距模型的残差平方和，总为0，但无截距模型不一定为0