異方差會使OLS估計量的標(biāo)準(zhǔn)誤差高估，而自相關(guān)會使其低估。

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

在任何情況下OLS估計量都是待估參數(shù)的最優(yōu)線性無偏估計。

將一年四個季度對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數(shù)為（）

隨機(jī)誤差項(xiàng)iu和殘差項(xiàng)ie是一回事。

當(dāng)存在自相關(guān)時，OLS估計量是有偏的并且也是無效的。

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計量是（）

對于多元回歸模型，如果聯(lián)合檢驗(yàn)結(jié)果是統(tǒng)計顯著的則意味著模型中任何一個單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計顯著的。

杜賓—瓦爾森檢驗(yàn)?zāi)軌驒z驗(yàn)出任何形式的自相關(guān)。

擬合優(yōu)度R2的值越大，說明樣本回歸模型對總體回歸模型的代表性越強(qiáng)。