識別的階條件僅僅是判別模型是否可識別的必要條件而不是充分條件。

引入虛擬變量后，用普通最小二乘法得到的估計量仍是無偏的。

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計量是（）

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

在任何情況下OLS估計量都是待估參數(shù)的最優(yōu)線性無偏估計。

多重共線性是總體的特征。

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

計量經(jīng)濟(jì)模型分析經(jīng)濟(jì)問題的基本步驟。

為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個定性變量有m類，則要引入m個虛擬變量。

在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計量的標(biāo)準(zhǔn)差。