隨機(jī)誤差項(xiàng)iu和殘差項(xiàng)ie是一回事。

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是（）

異方差問題總是存在于橫截面數(shù)據(jù)中，而自相關(guān)則總是存在于時(shí)間序列數(shù)據(jù)中。

隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。

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。

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。

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。

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（）

內(nèi)生變量的滯后值仍然是內(nèi)生變量。