在異方差的情況下，OLS估計(jì)量誤差放大的原因是從屬回歸的2R變大。

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

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

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

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

在同一時(shí)間不同統(tǒng)計(jì)單位的相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)組合，是（）

為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個(gè)定性變量有m類，則要引入m個(gè)虛擬變量。

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。

異方差問題總是存在于橫截面數(shù)據(jù)中，而自相關(guān)則總是存在于時(shí)間序列數(shù)據(jù)中。

識(shí)別的階條件僅僅是判別模型是否可識(shí)別的必要條件而不是充分條件。