一元线性回归模型[img=784x96]17d60d42764ad49.png[/img]，设[img=74x96]17d60d4288b3be8.png[/img]为残差平方和，那么误差的方差[img=84x84]17d60d4294cb284.png[/img]的无偏估计是（）。
未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
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举一反三
- 一元线性回归模型[img=784x96]17d60d42764ad49.png[/img]，令[img=596x180]17d60d4843ee126.png[/img]，[img=448x181]17d60d484ee59c5.png[/img]则未知参数[img=160x96]17d60d485ac18ee.png[/img]的最小二乘估计为（）。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 考虑一元线性回归模型，设观测数据的数目为[img=11x14]18038fa9ddd7137.png[/img], 误差平方和为[img=36x19]18038fa9e64b632.png[/img], 则误差项的方差的无偏估计为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 考虑一元线性回归模型，设观测数据的数目为[img=11x14]1803de0b6e294bf.png[/img], 误差平方和为[img=36x19]1803de0b76bd589.png[/img], 则误差项的方差的无偏估计为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 考虑一元线性回归模型，设观测数据的数目为[img=11x14]1803a13c371babf.png[/img], 误差平方和为[img=36x19]1803a13c3f75982.png[/img], 则误差项的方差的无偏估计为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 样本[img=280x95]17d60b76eae240e.png[/img]来自总体[img=276x95]17d60b76fddb295.png[/img]，则总体方差[img=84x84]17d60b771255e11.png[/img]的无偏估计为（）。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}