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。

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。

多重共線性是一種隨機誤差現(xiàn)象。

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的變量均是統(tǒng)計顯著的。

識別的階條件僅僅是判別模型是否可識別的必要條件而不是充分條件。

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計量是（）

在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中，對模型中的每一個隨機方程單獨使用普通最小二乘法得到的估計參數(shù)是（）

任何兩個計量經(jīng)濟(jì)模型的2R都是可以比較的。

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。

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。