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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。

多重共線性是總體的特征。

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計量是（）

任何兩個計量經(jīng)濟模型的2R都是可以比較的。

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中，則需要引入虛擬變量的個數(shù)為（）

杜賓—瓦爾森檢驗能夠檢驗出任何形式的自相關。

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

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。

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。