【正确答案】(1)将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数，这个函数就称为总体回归函数，其一般表达式为：，一元线性总体回归函数为；样本回归函数：将被解释变量Y的样本观测值的拟和值表示为解释变量的某种函数，一元线性样本回归函数为。 样本回归函数是总体回归函数的一个近似。总体回归函数具有理论上的意义，但其具体的参数不可能真正知道，只能通过样本估计。样本回归函数就是总体回归函数的参数用其估计值替代之后的形式，即、，为、，的估计值。 (2)随机干扰项指总体观测值与回归方程理论期望值之间的偏差即，包括除了解释变量之外的所有对被解释变量有影响的因素。 随机干扰项包括的主要因素有：未知的影响因素，残缺的数据，众多细小影响因素，数据观测误差，模型设定误差以及变量的内在随机性。 随机干扰项与残差不同，残差项指样本观测值与拟和值的差，即。残差项是随机误差项的估计。 (3)总体方差反映总体的波动情况，对一个特定的总体而言，是一个确定的值。在回归模型中，由于解释变量是非随机变量，因此总体方差等于随机干扰项的方差，即： 在最小二乘估计中，由于总体方差在大多数情况下并不知道，所以用样本数据去估计即，其中为总体方差的估计量，n为样本数，k为解释变量的个数。 回归系数估计量的方差反映的是回归系数估计量的离散程度，在一元线性回归模型中，两参数估计量、的方差分别为： 和。可以看出，要得出回归系数估计量的方差，则须先估计出总体方差。