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。

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。

在回歸模型滿足DW檢驗(yàn)的前提條件下，當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量等于2時(shí)，表明（）

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。

一個(gè)聯(lián)立方程模型中的外生變量在另一個(gè)聯(lián)立方程模型中可能是內(nèi)生變量。

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。

判定系數(shù)2R的大小不受回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響。

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。

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

線性回歸模型意味著變量是線性的。