擬合優(yōu)度R2的值越大，說明樣本回歸模型對總體回歸模型的代表性越強。

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。

在異方差的情況下，OLS估計量誤差放大的原因是從屬回歸的2R變大。

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。

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。

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

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。

在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中，對模型中的每一個隨機方程單獨使用普通最小二乘法得到的估計參數(shù)是（）

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。