回复 第1楼 的 Jiahuan He：
假设y是response，x是effect，
如果x，y都是一条向量的话，yhat = E(y|x) + e
e ~ N(0, sigma2)
sigma2 = var(e) = E(e - 0)^2 = E(e^2) = E(y - E(y|x))^2
既然你说 MSE = SSE / (n - 1)
则这是个自由度为1的回归，即 E(y|x) = beta * x
所以MSE的无偏就是 sum(y - beta * x) / n - 1 (一个beta能够确定一个y_i)
即sigma_hat ^ 2 = MSE_hat = sum(y - beta * x) / n - 1 = SSE / (n - 1)
