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

多重共線性是總體的特征。

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。

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是有偏無效的。

隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。

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

為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個(gè)定性變量有m類，則要引入m個(gè)虛擬變量。

總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時(shí)因變量的條件均值的軌跡。

一個(gè)聯(lián)立方程模型中的外生變量在另一個(gè)聯(lián)立方程模型中可能是內(nèi)生變量。

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。