引入虛擬變量后，用普通最小二乘法得到的估計(jì)量仍是無(wú)偏的。

將一年四個(gè)季度對(duì)被解釋變量的影響引入到包含截距項(xiàng)的回歸模型當(dāng)中，則需要引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（）

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是（）

在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。

隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。

線性回歸是指解釋變量和被解釋變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。

給定顯著性水平a及自由度，若計(jì)算得到的t值超過(guò)臨界的t值，我們將接受零假設(shè)

在存在接近多重共線性的情況下，回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差會(huì)趨于變小，相應(yīng)的t值會(huì)趨于變大。

在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中，對(duì)模型中的每一個(gè)隨機(jī)方程單獨(dú)使用普通最小二乘法得到的估計(jì)參數(shù)是（）

隨機(jī)誤差項(xiàng)iu和殘差項(xiàng)ie是一回事。