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)。

線性回歸是指解釋變量和被解釋變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。

對于多元回歸模型，如果聯(lián)合檢驗結(jié)果是統(tǒng)計顯著的則意味著模型中任何一個單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計顯著的。

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

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。

古典線性回歸模型具有哪些基本假定。

隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。

異方差會使OLS估計量的標(biāo)準(zhǔn)誤差高估，而自相關(guān)會使其低估。

多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。

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(shè)