總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時(shí)因變量的條件均值的軌跡。

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。

隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。

計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分析經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的基本步驟。

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（）

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。

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。

多重共線性是總體的特征。

整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的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。

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