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多重共線性是一種隨機誤差現(xiàn)象。

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（）

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（）

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。

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，相應的t值會趨于變大。

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。

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。

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。

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

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計量是（）