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。

多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。

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。

杜賓—瓦爾森檢驗(yàn)?zāi)軌驒z驗(yàn)出任何形式的自相關(guān)。

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。

判定系數(shù)2R的大小不受回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響。

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。

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。

古典線性回歸模型具有哪些基本假定。