給定顯著性水平a及自由度，若計算得到的t值超過臨界的t值，我們將接受零假設

多重共線性是一種隨機誤差現象。

異方差會使OLS估計量的標準誤差高估，而自相關會使其低估。

古典線性回歸模型具有哪些基本假定。

異方差問題總是存在于橫截面數據中，而自相關則總是存在于時間序列數據中。

當存在自相關時，OLS估計量是有偏的并且也是無效的。

一個聯(lián)立方程模型中的外生變量在另一個聯(lián)立方程模型中可能是內生變量。

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。

在存在接近多重共線性的情況下，回歸系數的標準差會趨于變小，相應的t值會趨于變大。

將一年四個季度對被解釋變量的影響引入到包含截距項的回歸模型當中，則需要引入虛擬變量的個數為（）