線性回歸模型意味著變量是線性的。

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

隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。

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（）

任何兩個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的2R都是可以比較的。

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。

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

多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。

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。

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。