引入虛擬變量后，用普通最小二乘法得到的估計(jì)量仍是無偏的。

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。

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。

給定顯著性水平a及自由度，若計(jì)算得到的t值超過臨界的t值，我們將接受零假設(shè)

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。

隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。

多重共線性是總體的特征。

內(nèi)生變量的滯后值仍然是內(nèi)生變量。

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。

雙對(duì)數(shù)模型中的斜率表示因變量對(duì)自變量的彈性。