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。

在回歸模型滿足DW檢驗(yàn)的前提條件下，當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量等于2時，表明（）

隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。

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

將一年四個季度對被解釋變量的影響引入到包含截距項(xiàng)的回歸模型當(dāng)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(jī)誤差現(xiàn)象。

在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。

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(qiáng)。

多重共線性是總體的特征。

在異方差的情況下，OLS估計(jì)量誤差放大的原因是從屬回歸的2R變大。