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。

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。

杜賓—瓦爾森檢驗能夠檢驗出任何形式的自相關。

內(nèi)生變量的滯后值仍然是內(nèi)生變量。

在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計量的標準差。

在同一時間不同統(tǒng)計單位的相同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)組合，是（）

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(shù)為（）

多重共線性是一種隨機誤差現(xiàn)象。

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

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