随机误差项ui表示为Yi-E（Y/Xi），当我们将总体回归函数表达为Yi=Yi尖+ei时，ei即为残差，这是通过Yi尖估计Yi产生的误差，是随机误差项ui的估计。这里所有的i都是下标，Yi尖代表Yi的估计值。

可决系数是对模型拟合优度的一种综合评估。可决系数越大，说明在Y的总变差中由模型解释的部分所占比例越大，模型拟合程度越高，模型总体线性关系的显著性越强。反之亦然。斜率系数的t检验则是检验回归方程中解释变量显著性的方法。在单一解释变量的简单线性回归中，当t检验显示解释变量影响显著时，通常意味着该回归模型的可决系数较大，拟合优度较高。

上述观点存在误解。真实值落入某个区间是一种确定的事实，不能用概率来表示。也就是说，如果真实值确实落入了这个区间，则概率为1；如果未落入，则概率为0。而概率为1-α则表示该事件发生的条件概率。因此，我的专业课程计量经济学，对于我来说，有95%的把握答案正确，最后一题的道理与这一观点相同，都是基于确定性而非概率。

在计量经济学中，我们常常讨论变量间的关系以及模型的预测能力。通过随机误差项和残差，我们能够评估模型的准确度和可靠性。可决系数作为模型拟合优度的指标，其值越大，说明模型解释变量与因变量之间的关系越紧密，模型的预测能力越强。斜率系数的t检验则是检验模型解释变量显著性的方法，其结果直接影响到模型的总体线性关系的显著性。

此外，我们还需要理解真实值与预测值之间的关系。真实值是否落入预测区间是一种确定性的判断，而非概率上的估计。这与可决系数和t检验的结果紧密相关。在我所学的计量经济学中，有95%的把握答案正确，这同样体现了确定性的观点。这种确定性的理解对于理解和应用计量经济学中的概念至关重要。