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。

多重共線性是總體的特征。

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。

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)。

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。

多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是有偏無(wú)效的。

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。

在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中，對(duì)模型中的每一個(gè)隨機(jī)方程單獨(dú)使用普通最小二乘法得到的估計(jì)參數(shù)是（）

隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。