对于线性回归模型Yi=0+β1Xi+Ui，有关的β1方差的估计量的说法错误的是（)。

A.33.33

B.40

C.38.09

D.36.36

A.无偏性

B.线性性

C.最小方差性

D.一致性

E.有偏性

A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

B.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ

C.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ

D.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

A.Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

B.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

C.Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

A.线性性

B.无偏性

C.有效性

D.一致性

E.不是最小方差无偏估计量

A.参数估计量是无偏的，但不是最小方差无偏估计

B.参数显著性检验失效

C.模型预测失效

D.参数估计量是有偏的，且方差不是最小的

E.模型预测有效

A.当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性

B.当异方差出现时，常用的t和F检验失效

C.异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差

D.如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中不存在异方差性

E.如果回归模型中遗漏一个重要变量，则OLS残差必定表现出明显的趋势

一个二元线性回归模型的回归结果如下表所示：

方差来源 平方和 自由度

来自残差 17058 32

来自回归 26783 2

来自总离差 43841 34

(1)求样本容量n;(2)求可决系数;

(3)根据以上信息，在给定显著性水平下，可否检验两个解释变量对被解释变量的联合影响是否显著，为什么？