证明最小二乘估计有效性的过程中有一个步骤看不懂，请赐教

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证明最小二乘估计有效性（或叫最小方差性、最优性）的过程中有一个步骤看不懂

D（b₁）=D(∑ k_ty_t)=∑(k_t)²D(y_t)

其中k_t=（(x_t-E（x）)/(∑ (x_t-E（x）））²

我看的是孙敬水主编的计量经济学，清华大学出版社的，他的这个证明比较独特和别人的证明不同。但是这个步骤我不是很懂

k_^t不是一个常数能直接从D（）中移出来吗？还是用了其他什么定理???

我刚学计量，请多赐教。

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关键词：最小二乘估计 最小二乘 看不懂 有效性 清华大学出版社 有效性 最小二乘 赐教

kt是第t个变量的方差

kt是个与x_{t有关的变量}

那能直接从D（）中移出来吗？，这是个什么定理？

哪位大侠能赐教一下

他省略了过程

k_^t不是一个常数能直接从D（）中移出来吗？看二楼！

kt是关于的xt一个式子，xt是外生变量_{，不是随即项。概率论中有公式d(ky)=k2d(y),这里用的就是这个公式}

kt是第t个变量的方

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方差公式好像不是这样的吧，而且第t个变量的方差也不是常数吧

请教了高手，利用样本的二重性