The ols estimators for 1 and 2 are formulas derived

4.  The OLS estimators for 
1
and 
2
are formulas derived by minimizing  _____________.
a.) the sum of the error terms or residuals
b.) the sum of the squared residuals
c.)  the slope of the regression line
d.)  the fit of the regression line to the observed data.
Ans: b
Level:  Easy
Section: 2.3
5.  Applying the OLS model to our data give us the following regression equation:
ŷ = 3.41 + 12.89 x.
What would the forecast value be when the independent variable is 15.0?
6.  In the OLS model, what happens to var( b
1
) as the sample size (N) increases?
7.  If b
1
is an estimator for 
1
such that E( b
1
) = 
1
, then it must be the case that

8.  Under the Gauss-Markov Theorem when assumptions SR1 – SR5 are met, what estimators of 
1
and

2
may have smaller variances than b
1
and b
2
?
a.)  none
b.) a non-linear estimator
c.)  a normally distributed estimator
d.)  an estimator derived from economic theory
Ans:  b
Level:  Difficult
Section:  2.5