在存在接近多重共線性的情況下，回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差會趨于變小，相應(yīng)的t值會趨于變大。

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計量是有偏無效的。

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(dāng)中，則需要引入虛擬變量的個數(shù)為（）

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。

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(shè)

對于多元回歸模型，如果聯(lián)合檢驗結(jié)果是統(tǒng)計顯著的則意味著模型中任何一個單獨的變量均是統(tǒng)計顯著的。

整個多元回歸模型在統(tǒng)計上是顯著的意味著模型中任何一個單獨的變量均是統(tǒng)計顯著的。

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。

隨機變量的條件均值與非條件均值是一回事。

異方差會使OLS估計量的標(biāo)準(zhǔn)誤差高估，而自相關(guān)會使其低估。