在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計量的標準差。

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

杜賓—瓦爾森檢驗?zāi)軌驒z驗出任何形式的自相關(guān)。

多重共線性是一種隨機誤差現(xiàn)象。

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

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

任何兩個計量經(jīng)濟模型的2R都是可以比較的。

隨機誤差項iu和殘差項ie是一回事。

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。

雙對數(shù)模型中的斜率表示因變量對自變量的彈性。