內(nèi)生變量的滯后值仍然是內(nèi)生變量。

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

多重共線性是總體的特征。

引入虛擬變量后，用普通最小二乘法得到的估計(jì)量仍是無(wú)偏的。

隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。

古典線性回歸模型具有哪些基本假定。

多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。

在任何情況下OLS估計(jì)量都是待估參數(shù)的最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)。

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(huì)趨于變小，相應(yīng)的t值會(huì)趨于變大。

整個(gè)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(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。