E.Z.Stuff教授认为最小二乘估计量太麻烦了。注意到两点决定一条直线，Stuff教授从样本量为N的样本选择两点，并在它们之间划了一条直线，并称这条线的斜率为简单线性回归β2的EZ估计量。用代数方法，如果两点是（x1，y1）和（x2，y2），那么EZ估计量法则是
Bez=（y2-y1）/（x2-x1）
假设简单回归模型的所有假设都成立：
a）证明Bez是一个“线性”估计量
b）证明Bez是一个无偏估计量
c）写出Bez的方差
d）写出Bez的概率分布
e）使Stuff教授相信EZ估计量没有最小二乘法好。
主要不太理解的是Bez是如何表示出来的。是将N个样本点两两遍历取依次加和，然后取均值吗？